Swin Transformer 做主干的 RetinaNet 目标检测网络（mmdetection）

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一、环境与工程

参考：Swin Transformer做主干的 Faster RCNN 目标检测网络
使用的是同一个工程，环境无需再次配置。

二、Swin Transformer RetinaNet 网络代码

1. 修改configs/swin 目录下文件：retinanet_swin-t-p4-w7_fpn_1x_coco.py名字为retinanet_swin-t-p4-w7_fpn_3x_coco.py
修改文件内容如下：
注意：虽然这里面/base/models/ 使用的是 retinanet_r50_fpn.py，但是实际上这个文件的内容会对retinanet_r50_fpn.py 中定义的主干进行替换，当然你也可以新建一个文件，我就直接复用了改一下。

_base_ = [
    '../_base_/models/retinanet_r50_fpn.py',
    '../_base_/datasets/coco_detection.py',
    '../_base_/schedules/schedule_1x.py', '../_base_/default_runtime.py'
]
pretrained = 'https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/v1.0.0/swin_tiny_patch4_window7_224.pth'  # noqa
model = dict(
    backbone=dict(
        _delete_=True,
        type='SwinTransformer',
        embed_dims=96,
        depths=[2, 2, 6, 2],
        num_heads=[3, 6, 12, 24],
        window_size=7,
        mlp_ratio=4,
        qkv_bias=True,
        qk_scale=None,
        drop_rate=0.,
        attn_drop_rate=0.,
        drop_path_rate=0.2,
        patch_norm=True,
        out_indices=(1, 2, 3),
        # Please only add indices that would be used
        # in FPN, otherwise some parameter will not be used
        with_cp=False,
        convert_weights=True,
        init_cfg=dict(type='Pretrained', checkpoint=pretrained)),
    neck=dict(in_channels=[192, 384, 768], start_level=0, num_outs=5))

optimizer = dict(
    _delete_=True,
    type='AdamW',
    lr=0.0001,
    betas=(0.9, 0.999),
    weight_decay=0.05,
    paramwise_cfg=dict(
        custom_keys={
            'absolute_pos_embed': dict(decay_mult=0.),
            'relative_position_bias_table': dict(decay_mult=0.),
            'norm': dict(decay_mult=0.)
        }))
optimizer_config = dict(grad_clip=None)

lr_config = dict(
    policy='step',
    warmup='linear',
    warmup_iters=1000,
    step=[27, 33])

runner = dict(type='EpochBasedRunner', max_epochs=36)

2. 修改 configs/base/models 目录下：retinanet_r50_fpn.py文件中的num_classes
将类被数改成自己数据集的类别数，当然也可以自己重新在上一步创建的retinanet_swin-t-p4-w7_fpn_3x_coco.py文件中定义一下。
比如我使用的是四类，那么就把num_classes 改为4，其他部分不用改。

bbox_head=dict(
        type='RetinaHead',
        num_classes=4, # 修改类别
        in_channels=256,
        stacked_convs=4,
        feat_channels=256,
        ...
        )

3. 修改/base/datasets/ 目录下的 coco_detection.py

• img_scale 可根据自己的显存修改小一些，如：448* 448（两处需要修改），最好是224的倍数。
• batchsize 和 每个GPU的线程数（samples_per_gpu和workers_per_gpu 这两个参数），根据电脑配置调整。
• 数据集的路径也是在这配置

备注：当然如果怕修改后影响你训练其他模型的话，也可以直接自己新建一个，然后修改第一步创建的内容里面的 retinanet_swin-t-p4-w7_fpn_3x_coco.py base部分。

修改后的示例如下：

# dataset settings
dataset_type = 'CocoDataset'
data_root = 'data/coco/'
img_norm_cfg = dict(
    mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True)
train_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True),
    dict(type='Resize', img_scale=(448, 448), keep_ratio=True),
    dict(type='RandomFlip', flip_ratio=0.5),
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
    dict(type='Pad', size_divisor=32),
    dict(type='DefaultFormatBundle'),
    dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels']),
]
test_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(
        type='MultiScaleFlipAug',
        img_scale=(448, 448),
        flip=False,
        transforms=[
            dict(type='Resize', keep_ratio=True),
            dict(type='RandomFlip'),
            dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
            dict(type='Pad', size_divisor=32),
            dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
            dict(type='Collect', keys=['img']),
        ])
]
data = dict(
    samples_per_gpu=3,
    workers_per_gpu=6,
    train=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=data_root + 'annotations/instances_train2017.json',
        img_prefix=data_root + 'train2017/',
        pipeline=train_pipeline),
    val=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=data_root + 'annotations/instances_val2017.json',
        img_prefix=data_root + 'val2017/',
        pipeline=test_pipeline),
    test=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=data_root + 'annotations/instances_test2017.json',
        img_prefix=data_root + 'test2017/',
        pipeline=test_pipeline))
evaluation = dict(interval=1, metric='bbox')

三、数据集

数据集依然使用默认的coco格式，数据集制作参考数据集标注（LabelImg、LabelMe使用方法）

四、训练模型

直接执行： python tools/train.py configs/swin/retinanet_swin-t-p4-w7_fpn_3x_coco.py
注意：第一次执行会下载权值文件，需要等待一段时间，或者用特殊办法快点下载，权值文件会自动保存到你的电脑上，下次运行的时候就不再需要重新下载了，当然也可以和之前一样，提前下载好权值文件，然后配置一下。

五、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/000071.jpg configs/swin/retinanet_swin-t-p4-w7_fpn_3x_coco.py work_dirs/retinanet_swin-t-p4-w7_fpn_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。

 
 

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