如何在pytorch中搭建swin transformer用于目标检测训练自己的数据集

在PyTorch中搭建Swin Transformer用于目标检测需要经过几个步骤：

安装必要的库：
首先，确保已经安装了PyTorch、 torchvision (包含预处理工具) 和 timm (用于加载预训练模型)，如果尚未安装，可以使用pip安装：
pip install torch torchvision timm
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导入所需模块：
import torch
from torch import nn
from timm.models.swin_transformer import SwinTransformer
from torchvision.transforms import transforms
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加载预训练模型：
虽然Swin Transformer本身不是专为目标检测设计的，但你可以选择将其作为特征提取器。使用timm中的函数加载预先训练的Swin Transformer模型，例如Swin-Large：
model = SwinTransformer(pretrained=True, num_classes=0) # 将num_classes设为0以只取特征部分
model.eval() # 设置为评估模式，以便于前向传播时不更新权重
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准备数据集和转换器：
对于目标检测任务，你需要一个包括图像和对应目标元数据的数据集。使用torch.utils.data.Dataset和DataLoader创建数据加载器。例如：
dataset = MyCustomDataset(data_dir, transform=transforms.ToTensor())
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size, shuffle=False)
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自定义前向传播：
将Swin Transformer的输出馈送到一个分类头或其他适合目标检测的任务头部，如FPN（Feature Pyramid Network），并添加回归头（如bbox_head）：
class DetectionHead(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, num_classes, bbox_head_config):
super().__init__()
self.feature_head = ... # 这里将模型输出连接到适当大小的层
self.classification_head = nn.Linear(in_channels, num_classes)
self.bbox_regression_head = ... # 类似地添加回归头

head = DetectionHead(model.num_features, num_classes, your_bbox_head_config)
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训练循环：
最后，通过一个训练循环，结合损失函数（如Focal Loss for object detection）、优化器以及反向传播来训练整个网络。