苏打水的杯子
苏打水的杯子

在自己的图像数据集上训练测试ViT-B16模型，以及position-embdding可视化-亲测可用

ViT在图像分类、检测、分割上已经取得了很大的成功！

下面讲解下如在自己的数据集上做训练：

环境 pytorch18.1+cu111

完整代码：https://download.csdn.net/download/qq_38784454/23512141

一、数据集制作

数据集需要采用猫狗大战的命名格式  如dog.0.jpg, cat..jpg等

二、转化预训练模型

我们需要将官网提供的预训练模型转化为torch能加载的模型（将jx_vit_base_p16_224-80ecf9dd.pth转化为base_p16_224_backbone.pth）

百度网盘：预训练权重（包含已经转换好的base_p16_224_backbone.pth权重文件），将base_p16_224_backbone.pth放到model文件夹下，或者自己转化

链接：

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