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Swin-Transformer-Semantic-Segmentation训练自己的数据集

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  • 1.  按照作者的步骤安装好所需的环境。
  • 2.  安装可以运行一下demo看环境是否搭建成功。
  • 3.  准备好自己的数据集，我用的是VOC数据集。
  • 4.  修改confis/_base_/datasets/pascal_voc12.pySwin-Transformer-Semantic-Segmentation训练自己的数据集_第1张图片
  • 5.  修改mmseg/datasets/voc.py标签和颜色rgbSwin-Transformer-Semantic-Segmentation训练自己的数据集_第2张图片
  • 6.  修改tools/train.py中的相关参数
  • 7.  修改configs/_base_/models/upernet_swin.py关闭分布式训练，修改分类数

                                      

  • 8.  修改configs/swin/upernet_swin_tiny_patch4_window7_512x512_160k_ade20k.py中数据集的地址和分类数Swin-Transformer-Semantic-Segmentation训练自己的数据集_第3张图片Swin-Transformer-Semantic-Segmentation训练自己的数据集_第4张图片
  • 运行train.py开始训练Swin-Transformer-Semantic-Segmentation训练自己的数据集_第5张图片

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