在第三章本文针对Faster R-CNN2的缺陷进行了优化并构建了一个名为Faster Swin-T的模型，用于滑坡检测。为了进一步证明模型改进的有效性以及Faster Swin-T模型在滑坡检测任务上的优势，本文将在数据增强后的毕节市公开滑坡数据集上对Faster Swin-T模型进行训练和评估，在确保模型收敛后对比Faster Swin-T、Faster R-CNN2、SSD、YOLOv3、Reppoint五模型的滑坡检测效果。此外，考虑到本文重点在于使用Swin Transformer特征提取网络弥补卷积神经网络在视野受限上的不足，因此本文统一在Faster Swin-T模型架构下对Swin-Transformer、ResNet50、ResNet101、Res2Net、RegNet五个网络的滑坡检测效果进行对比与分析。用更通顺的语句专业的语句表达句子中不要出现我们等第一人称

本文在第三章针对Faster R-CNN2的缺陷进行了优化，构建了一个名为Faster Swin-T的模型，用于滑坡检测。为了证明模型改进的有效性以及Faster Swin-T在滑坡检测任务上的优势，使用数据增强后的毕节市公开滑坡数据集对Faster Swin-T模型进行了训练和评估，并对比了Faster Swin-T、Faster R-CNN2、SSD、YOLOv3、Reppoint五个模型的滑坡检测效果。此外，考虑到本文重点是使用Swin Transformer特征提取网络弥补卷积神经网络在视野受限上的不足，因此统一在Faster Swin-T模型架构下对Swin-Transformer、ResNet50、ResNet101、Res2Net、RegNet五个网络的滑坡检测效果进行了对比和分析。

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在第三章本文针对Faster R-CNN2的缺陷进行了优化并构建了Faster Swin-T模型用于滑坡检测。为了进一步证明模型改进的有效性以及Faster Swin-T模型在滑坡检测任务上相较于其他常用模型的优势，下面将在数据增强后的毕节市公开滑坡数据集上对Faster Swin-T模型进行训练并评估其训练效果，在确保模型收敛后对比Faster Swin-T、Faster R-CNN2、SSD、YOLOv3、Reppoint五模型的滑坡检测效果。此外，考虑到本文重点在于使用Swin Transformer特征提取网络弥补卷积神经网络在视野受限上的不足因此本文统一在Faster Swin-T模型架构下对Swin-Transformer、ResNet50、ResNet101、Res2Net、RegNet五个网络的滑坡检测效果进行对比。用更术语的方式表达

在本文中，我们针对Faster R-CNN2模型的缺陷进行了改进，并构建了一个名为Faster Swin-T的模型，用于滑坡检测。为了证明模型改进的有效性以及Faster Swin-T模型在滑坡检测任务上相对于其他常用模型的优势，我们在经过数据增强后的毕节市滑坡数据集上对Faster Swin-T模型进行了训练，并评估了其训练效果。在确保模型收敛后，我们对比了Faster Swin-T、Faster R-CNN2、SSD、YOLOv3和Reppoint五个模型在滑坡检测方面的效果。此外，我们重点关注使用Swin Transformer特征提取网络弥补卷积神经网络在视野受限方面的不足，因此在Faster Swin-T模型架构下，我们对Swin-Transformer、ResNet50、ResNet101、Res2Net和RegNet这五个网络在滑坡检测方面的效果进行了对比分析。

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faster_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_1x_coco.py是一个基于COCO数据集的目标检测模型，使用了Swin Transformer网络和Faster R-CNN算法。该模型在输入分辨率为480x480到800x800之间的图像上进行训练，使用了AdamW优化器，训练轮数为1个epoch。