给我准备几个可以用来训练swin transformer 的数据集

以下是几个可以用来训练Swin Transformer的数据集：

ImageNet：这是一个广泛使用的图像分类数据集，包含超过一百万张图像和一千个类别。它被广泛用于训练深度学习模型，包括Transformer模型。

COCO：这是一个用于对象检测、分割和关键点检测的数据集，包含超过33万张图像和80个类别。

Pascal VOC：这是一个广泛使用的图像分类、对象检测和语义分割数据集，包含超过10,000张图像和20个类别。

CIFAR-10和CIFAR-100：这是两个小型图像分类数据集，分别包含10个和100个类别的图像，每个类别有6000张图像。

ImageNet-21K：这是ImageNet数据集的扩展版本，包含超过200万张图像和21,841个类别。这个数据集可以用来训练更大和更复杂的Transformer模型。

这些数据集中的大多数都可以通过公共数据集库（如ImageNet、COCO和Pascal VOC）获取。

相关问题

video swin transformer训练数据集

Video Swin Transformer是一种用于视频理解任务的模型，它是在Swin Transformer的基础上进行了扩展和改进。与传统的图像分类任务不同，视频理解任务需要考虑时间维度上的信息。因此，Video Swin Transformer的训练数据集通常是包含视频序列的数据集。
在视频理解任务中，常用的训练数据集包括但不限于以下几种：

Kinetics：Kinetics是一个广泛使用的视频动作识别数据集，包含丰富多样的动作类别。它包含了数千个视频片段，每个片段都标注了对应的动作类别。

UCF101：UCF101是另一个常用的视频动作识别数据＊＊＊51是一个包含51个动作类别的视频数据集，也常用于视频动作识别任务。该数据集中的视频片段来自于电影和在线视频。

Something-Something：Something-Something是一个比较特殊的视频理解数据集，其中包含了一系列日常生活中的动作，如"打开门"、"喝水"等。该数据集的目标是让模型能够理解并预测人类在日常生活中的行为。

这些数据集通常提供了视频片段的帧图像以及对应的标注信息，可以用于训练视频理解模型，如Video Swin Transformer。通过在这些数据集上进行训练，模型可以学习到视频序列中的时空特征，并用于视频分类、动作识别等任务。

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Swin-Transformer是一种新型的图像分类模型，它融合了transformer和局部窗口相互作用的思想，具有更高的计算效率和分类性能。在使用Swin-Transformer模型对自己的数据集进行训练时，一般需要进行以下几个步骤。
首先，需要准备好自己的数据集。这个数据集应包含图像和对应的类别标签。可以通过从网上下载公开数据集或者自己收集构建数据集。
接下来，需要对数据集进行预处理。首先，可以对图像进行尺寸的调整和归一化操作，确保输入的图像具有一致的尺寸和数据范围。其次，可以对标签进行编码，将类别信息转换为模型可以理解的数字形式。
然后，可以使用Swin-Transformer模型对数据集进行训练。在训练过程中，需要将数据集按照一定的比例分为训练集和验证集。训练集用于模型的参数更新，而验证集用于调整模型的超参数，以及评估模型的性能。
在每个训练迭代中，可以将一批图像输入到Swin-Transformer模型中，并计算模型的损失函数。通过反向传播算法，可以更新模型的参数，使得模型能够更好地拟合训练数据。
训练完成后，可以使用训练好的Swin-Transformer模型对新的图像进行分类预测。只需将图像输入到模型中，即可得到图像所属的类别标签。
总之，使用Swin-Transformer模型对自己的数据集进行图像分类需要准备数据集、预处理数据、划分训练集和验证集、进行训练和评估，并最终利用训练好的模型进行预测。这个过程需要仔细调整模型的超参数和进行适当的数据增强操作，以获得更好的分类性能。