transunet复现car

### TransUNet在CAR数据集上的复现实验

对于TransUNet在CAR（假设为汽车相关检测或分割任务的数据集）上的复现工作，可以基于已有的开源实现进行调整。具体来说，在GitHub项目`Beckschen/TransUNet`中提供了详细的说明文档以及代码支持[^1]。

#### 准备环境与依赖项安装
为了确保能够顺利运行实验，建议按照官方提供的指南来设置开发环境并安装必要的库：

git clone https://github.com/Beckschen/TransUNet.git
cd TransUNet
pip install -r requirements.txt

#### 数据预处理
针对CAR数据集的特点，可能需要先将其转换成适合模型输入的形式。如果该数据集是以PASCAL VOC格式存储，则可以直接利用现有的脚本完成这一步骤；如果不是，则需编写额外的解析器来进行适配[^4]。

#### 修改配置文件
进入项目的配置目录下找到相应的`.yaml`文件，并根据实际情况修改参数设定，比如图像尺寸、类别数目等信息以匹配CAR数据集的要求[^2]。

#### 调整网络结构
考虑到不同应用场景下的需求差异，或许有必要对原始架构做出一定改动。例如增加特定层或者改变某些组件的设计思路以便更好地适应目标领域内的特征分布特性[^3]。

#### 开始训练过程
一切准备就绪之后就可以启动训练流程了。通常情况下只需执行如下命令即可开启整个学习周期：

python train.py --dataset=car --config=configs/car_config.yaml