【亲测免费】 Swin Transformer 在语义分割中的实现教程

1. 项目目录结构及介绍

此开源项目 Swin-Transformer-Semantic-Segmentation 的目录结构如下：

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├── configs                # 配置文件夹
│   └── swin_transformer    # Swin Transformer 相关配置子文件夹
├── data                    # 数据处理脚本及配置
├── mmseg                    # 主体代码库，包括模型定义、训练、验证等
│   ├── models               # 模型定义
│   │   └── swin_transformer  # Swin Transformer 模块
│   ├── datasets             # 数据集接口
│   ├── losses               # 损失函数
│   ├── optimizers           # 优化器
│   ├── utils                 # 辅助工具
│   ├── tools                 # 工具脚本，如训练、测试命令
└── README.md                # 项目简介

这个结构中，configs 存放了各种实验配置文件，data 包含数据预处理所需代码，mmseg 是核心代码库，包含了模型、数据集、损失函数等相关组件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的训练和测试通常通过 tools/train.py 和 tools/test.py 文件启动。这些脚本接受命令行参数以配置运行方式。

train.py

用于训练模型，可以使用以下命令进行训练：

python tools/train.py <config_file> [optional_args]

<config_file> 是位于 configs 中的 YAML 格式配置文件，指定模型结构、训练设置等。

test.py

用于在已训练好的模型上进行验证或测试，命令如下：

python tools/test.py <config_file> <checkpoint_path> [optional_args]

<config_file> 同样是配置文件，<checkpoint_path> 是要测试的模型权重路径。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 configs/swin_transformer 目录下，以 YAML 格式存储。每个配置文件定义了一个完整的实验设置，包括：

• model: 定义模型结构，包括使用的 Swin Transformer 块的数量、通道大小等。
• dataset: 包括数据集名称、数据加载器设置、数据增强策略等。
• optimizer: 训练过程中使用的优化器类型和参数。
• lr_config: 学习率策略，例如步阶衰减、余弦退火等。
• runner: 训练轮数（epoch）、批大小（batch_size）等训练参数。
• log_level: 日志级别，控制训练过程中的信息打印。
• work_dir: 模型权重和日志保存的目录。

要自定义实验，可以通过修改现有配置文件或者创建新的配置文件来调整相关参数。

请注意，具体配置细节因配置文件而异，实际使用时需参考配置文件内的注释以及项目文档。