swin_tiny_patch4_window7_224.pth

swin_tiny_patch4_window7_224.pth是一个预训练的图像分类模型文件。它是基于Swin Transformer架构和ImageNet数据集进行预训练的。该模型具有小型和高效的特点，使用了基于窗口的机制来对输入图像进行处理。Patch4表示输入图像被分成4个块，并且每个块被进一步划分为若干个步长为7的窗口。窗口大小为224表示输入图像的大小为224x224。在训练过程中，该模型通过在大型的ImageNet数据集上对数百万个图像进行训练来学习图像特征。 使用预训练模型可以将其应用于不同的图像分类任务，而不需要从头开始训练整个模型。预训练模型的优点是可以快速地进行迁移学习，同时不需要太多的计算资源。通过fine-tuning预训练模型，我们可以将其应用于我们自己的图像分类问题，从而达到更好的分类效果。 Swin_tiny_patch4_window7_224.pth是一个有用的预训练模型文件，可以用于各种视觉任务，包括图像分类，物体检测和语义分割。

相关问题

mmdetection swin maskrcnn

mmdetection swin maskrcnn是一个基于Swin Transformer的目标检测模型。你可以使用命令"python demo/image_demo.py demo/52.tif configs/swin/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco.py work_dirs/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco/latest.pth"来进行测试。\[1\]

在配置文件中，你可以修改configs文件夹下的相关配置，例如albu_example、atss和_base_等文件夹。其中_base_文件夹是最根本的继承，包含了数据集的训练方法、数据增强、测试方法等。\[2\]

如果你使用的是自定义数据集，需要注意是否标注了mask。通常情况下，自定义数据集只会标注bbox，所以需要禁用mask-rcnn中的mask。具体操作包括：
1. 在基础模型文件cascade_mask_rcnn_swin_fpn.py中将use_mask由True改为False，并注释掉mask_roi_extractor和mask_head两个变量。
2. 在入口配置文件cascade_mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_giou_4conv1f_adamw_3x_coco.py中，将train_pipeline中的with_mask由True改为False，并在dict(type='Collect', keys=\['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels', 'gt_masks'\])中去掉'gt_masks'。
3. 在数据集描述文件coco_instance.py中，将evaluation中的metric中去掉'segm'。\[3\]

这样配置之后，你就可以使用mmdetection swin maskrcnn进行目标检测了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Ubuntu和Windows使用Mmdetection训练Swin-Transformer+Mask-RCNN](https://blog.csdn.net/Wddym/article/details/125268262)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [利用mmdetection训练自己数据集过程error解决汇总](https://blog.csdn.net/QQ992281036/article/details/126979053)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [swing transformer中修改mmdetection预训练的mask-rcnn使类别数适应custom dataset](https://blog.csdn.net/zkp_987/article/details/125724107)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

swin transformer+FPN+PAN代码做目标检测

以下是使用Swin Transformer、FPN和PAN进行目标检测的代码示例：

首先，我们需要安装必要的库和工具：

pip install torch torchvision opencv-python tqdm

接下来，我们需要下载COCO数据集和预训练的Swin Transformer模型。我们可以使用以下命令来下载它们：

mkdir data
cd data
# Download COCO dataset
wget http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
wget http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip
wget http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip
unzip train2017.zip
unzip val2017.zip
unzip annotations_trainval2017.zip
rm train2017.zip val2017.zip annotations_trainval2017.zip

# Download pre-trained Swin Transformer model
mkdir models
cd models
wget https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/v1.0.0/swin_tiny_patch4_window7_224.pth

接下来，我们可以编写一个Python脚本来训练我们的模型。以下是一个简单的示例：

import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import CocoDetection
from swin_transformer import SwinTransformer
from fpn import FPN
from pan import PAN

# Define hyperparameters
batch_size = 16
num_epochs = 10
lr = 1e-4

# Define data transforms
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# Load COCO dataset
train_dataset = CocoDetection(root='./data', annFile='./data/annotations/instances_train2017.json', transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# Define Swin Transformer model
swin = SwinTransformer()
swin.load_state_dict(torch.load('./data/models/swin_tiny_patch4_window7_224.pth'))

# Define FPN and PAN models
fpn = FPN(in_channels=[96, 192, 384, 768], out_channels=256)
pan = PAN(in_channels=[256, 256, 256, 256], out_channels=256)

# Define detection head
detection_head = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
    nn.ReLU(inplace=True),
    nn.Conv2d(256, 4, kernel_size=1),
    nn.Sigmoid()
)

# Define optimizer and loss function
optimizer = optim.Adam(list(swin.parameters()) + list(fpn.parameters()) + list(pan.parameters()) + list(detection_head.parameters()), lr=lr)
criterion = nn.MSELoss()

# Train the model
for epoch in range(num_epochs):
    for images, targets in train_loader:
        # Forward pass
        features = swin(images)
        fpn_features = fpn(features)
        pan_features = pan(fpn_features)
        output = detection_head(pan_features[-1])

        # Compute loss
        loss = criterion(output, targets)

        # Backward pass and update weights
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # Print statistics
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

在上面的代码中，我们首先加载了预训练的Swin Transformer模型，并使用它提取特征。然后，我们将这些特征输入到FPN和PAN模型中，以生成具有不同分辨率的特征图。最后，我们使用一个简单的检测头来预测边界框。

在训练期间，我们使用均方误差（MSE）作为损失函数，并使用Adam优化器来更新模型的权重。

请注意，上面的代码仅提供了一个简单的示例，实际上，您可能需要进行一些其他的调整和修改，以便使其适用于您的具体任务和数据集。