transformer训练自己的数据

要使用Transformer训练自己的数据，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 准备数据集：将你的数据集转换为COCO格式。COCO数据集格式是一种常用的目标检测数据集格式。你可以上传你的数据集并解压缩它。

2. 修改类别数和类别名：在Swin-Transformer-Object-Detection/mmdet/datasets/coco.py文件中修改CLASSES，将其设置为你数据集中的类别数和类别名。同时，还需要修改Swin-Transformer-Object-Detection/mmdet/core/evaluation/class_names.py文件中的coco_classes。

3. 去除实例分割：如果你只想进行目标检测而不进行实例分割，你可以执行以下操作：
- 修改configs中的num_classes，将其设置为目标检测任务的类别数。
- 在configs/base/default_runtime.py文件中配置权重信息。你可以设置interval参数来指定多少个epoch验证一次并保存权重信息。你还可以使用loadfrom参数来加载预训练的权重。

4. 安装依赖：执行pip install -v -e .来安装所需的依赖。

完成以上步骤后，你就可以使用Transformer来训练自己的数据集了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Swin-Transformer-Object-Detection 配置与训练自己的数据集（踩坑）](https://blog.csdn.net/qq_41964545/article/details/123140485)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [swin-transformer训练自己的数据集自留＞](https://blog.csdn.net/qq_45720073/article/details/125772205)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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