swin transformer数据集、

### Swin Transformer 相关的数据集

对于Swin Transformer而言，其应用范围涵盖了图像分类、目标检测等多个领域。在这些应用场景下，不同的任务会采用不同类型的数据集来训练和验证模型性能。

#### 图像分类数据集
针对图像分类的任务，常用的数据集包括ImageNet等大型公开数据集。这类数据集提供了丰富的标注图片用于训练深度学习模型，能够帮助提升模型识别不同类别的能力[^1]。

#### 目标检测数据集
当涉及到目标检测时，则更多依赖于COCO这样的综合性强且包含大量实例级分割注解的大规模数据集。为了使Swin Transformer更好地适应特定场景下的物体识别需求，还可以利用自定义的小型专用数据集来进行微调操作[^3]。

#### 数据集获取途径
除了上述提到的标准公共数据集外，也可以根据实际项目的需求构建专属的数据集合。这通常涉及收集相关领域的图像样本并按照一定标准完成标记工作。例如，在准备自己的数据集过程中需要注意`data annotations`中的JSON文件命名需遵循相应配置文件的要求以确保顺利读取[^5]。

import json

def check_annotation_file(file_path, expected_name):
    with open(file_path, 'r') as f:
        data = json.load(f)
        if "annotations" not in data or data["info"]["description"] != expected_name:
            raise ValueError("Annotation file does not match the required format.")