Swin Transformer Object Detection 目标检测-3——测试训练效果，训练cascade_mask_rcnn_swin

视频教程完整版： 我在B站录的教学视频
 

一、测试训练效果

• 添加一个自己的图片在demo目录下，

  执行：python demo/image_demo.py demo/000019.jpg configs\swin\mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco.py work_dirs/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco/latest.pth

• latest.pth 就是自己训练好的最新的权重文件，默认会放在workdir下。

二、不输出实例分割图

demo/image_demo.py 做如下修改：

    # test a single image
    result = inference_detector(model, args.img)
    new_result = result[0]
    # show the results
    show_result_pyplot(model, args.img, new_result, score_thr=args.score_thr)

三、训练 cascade_mask_rcnn_swin

• 与之前训练mask_rcnn_swin_一样，但是如果是单卡多修改如下部分
• configs/swin/cascade_mask_rcnn_swin_small_patch4_window7_mstrain_480-800_giou_4conv1f_adamw_3x_coco.py 文件中，所有的 SyncBN 改为 BN。
   

关于作者：

• 个人网站：https://beyonderwei.com
• 邮箱：[email protected]