swin transformer自己数据

### 使用Swin Transformer处理自定义数据集

#### 准备工作环境
为了能够顺利运行Swin Transformer模型并训练自己的数据集，需要先安装必要的依赖库以及配置好开发环境。这通常涉及到设置Python虚拟环境、安装PyTorch及相关工具包等操作。

#### 创建合适的数据集格式
对于Swin Transformer而言，支持多种输入格式，但最常用的是COCO格式[^1]。因此如果原始数据不是这种格式，则需转换成COCO格式以便后续使用。可以利用`labelme`这样的标注软件来创建带有JSON标签文件的图像集合，并通过脚本将其转化为标准的COCO JSON格式。

{
    "images": [
        {
            "file_name": "000000397133.jpg",
            "height": 427,
            "width": 640,
            "id": 397133
        }
    ],
    "annotations": [],
    "categories": []
}

#### 修改配置文件适应新数据集
当拥有了适当结构化的数据之后，下一步就是调整预设好的配置文件以匹配新的数据源。具体来说，在提供的GitHub仓库中存在多个`.py`形式的配置模板[^2]，可以根据实际情况修改这些参数，比如路径指向本地存储位置、类别数量设定等。

例如针对VOC风格的数据集，可参照如下命令启动训练过程：

python tools/train.py configs/swin/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco.py

此命令中的`configs/...coco.py`即为经过定制化后的配置文档路径[^3]。

#### 开始训练流程
完成上述准备工作后就可以正式进入训练阶段了。确保所有硬件资源已被正确识别（如GPU），然后执行相应的Python脚本来触发整个学习周期。期间可能还需要监控日志输出了解进度情况并对超参做出相应优化调整直至获得满意的结果为止。