Swin-transformer纯目标检测训练自己的数据集

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前言

快写成swin系列博客了，前两篇：
基于win10复现swin-transformer图像分类源码
Windows10系统下swin-transformer目标检测环境搭建

单开一篇记录目标检测的修改过程，Swin-Transformer-Object-Detection严格意义上来说应该属于目标分割，只是加上了目标框的输出和类别，效果拉满。

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具体步骤及过程

注：这里以mask_rcnn_swin_fpn作为backbone为例，数据格式为coco数据格式，其他模型的修改等同。

一、基本修改

1.修改类别名称（两处）

one：路径/mmdet/datasets/coco.py的第23行CLASSES
two：路径/mmdet/core/evaluation/class_names.py的第67行coco_classes
修改为自己数据集的类别

2.修改类别数

路径/configs/base/models/mask_rcnn_swin_fpn.py中的num_classes，也有两处大概在第54行和73行，修改为自己数据集的类别数量

3.修改数据集路径

路径/configs/base/datasets/coco_detection.py，第2行的data_toot数据集根目录路径，第8行的img_scale可以根据需要修改，下面train、test、val数据集的具体路径ann_file根据自己数据集修改

4.修改训练参数

路径/configs/swin/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x(1x)_coco.py中：

第3行’…/base/datasets/coco_instance.py’修改为’…/base/datasets/coco_detection.py’
第69行的max_epochs按需修改
第31行的samples_per_gpu表示batch size大小，太大会内存溢出
第32行的workers_per_gpu表示每个GPU对应线程数，2、4、6、8按需修改

5.修改日志参数

路径/configs/base/default_runtime.py中：
第1行interval=1表示每1个epoch保存一次权重信息
第4行interval=50表示每50次打印一次日志信息
第14行load_from表示加载训练好的权重路径，可以不设置，在训练时终端中给定

修改到这里其实已经可以训练了，终端中输入：

python tools/train.py configs/swin/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco.py

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实际命令根据自己使用的修改，可以看到已经可以训练了，但是这样还是训练的带mask的，还不是真正意义上的目标检测模型。

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二、禁用mask

1.路径./configs/base/models/mask_rcnn_swin_fpn.py中第75行use_mask=True 修改为use_mask=False

还需要删除mask_roi_extractor和mask_head两个变量，大概在第63行和68行，这里删除之后注意末尾的逗号和小括号的格式匹配问题

2.路径/configs/swin/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco.py中：
第26行dict(type=‘LoadAnnotations’, with_bbox=True, with_mask=True)修改为dict(type=‘LoadAnnotations’, with_bbox=True, with_mask=False)
第60行删掉’gt_masks’

训练时使用下面命令训练：

bash tools/dist_train.sh 'configs/swin/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco.py' 1 --cfg-options model.pretrained='checkpoints/swin_tiny_patch4_window7_224.pth'

其中1为GPU数量，按需修改，预训练模型model.pretrained可选

三、遇到的问题及解决办法

1.AssertionError: Incompatible version of pycocotools is installed. Run pip uninstall pycocotools first. Then run pip install mmpycocotools to install open-mmlab forked pycocotools.

解决办法已经给出了，命令行中：

pip uninstall pycocotools

pip install mmpycocotools

2.KeyError: "CascadeRCNN: 'backbone.layers.0.blocks.0.attn.relative_position_bias_table'"

预训练模型加载错误，应该使用imagenet预训练的模型，而不是在coco上微调的模型，这个错误我也很无奈啊，跟我预想的使用coco模型预训练不一样，官方github也有人提出相同问题，解决办法就是不加载预训练模型从头训练，或者在https://github.com/microsoft/Swin-Transformer上下载分类的模型。

3.import pycocotools._mask as _mask
File "pycocotools/_mask.pyx", line 1, in init pycocotools._mask
ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject

numpy版本问题，使用pip install --upgrade numpy升级numpy版本

总结

先到这里，后续再更。