swim transformer 数据集

引用: 使用Swin Transformer训练自己的数据集的前期准备包括数据处理和标注数据集。需要创建结构目录，并对代码进行修改。然后可以开始训练并查看训练过程的结果。[1]
引用:要下载Swin Transformer的源码并在Linux服务器上进行操作，可以通过以下命令来克隆源码到服务器并切换到相应的目录。
引用:如果想将VOC数据集转换为COCO数据集，可以在GitHub上下载相应的代码，并按照指示进行操作。这样可以将数据集从VOC格式转换为COCO格式，同时可以查看数据集中的每个类别。

所以，swim transformer的数据集是指经过处理和标注的自定义数据集，可以使用Swin Transformer源码进行训练，同时还可以将其他格式的数据集（如VOC）转换为COCO格式进行训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Swim-Transformer环境配置](https://blog.csdn.net/yulizan9165/article/details/121702481)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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