跑通Swin Transformer V2语义分割任务

发表于 2023-08-15 更新于 2023-08-29 分类于 Deep Learning 阅读次数：

出于github上缺乏使用Swin Transformer V2为backbone跑语义分割的案例，所以延用我之前跑Swin Transformer V1的博文使用的环境和代码，跑通V2

Configure environment

使用V1的环境，将Swin V2的backbone的实现放入对应conda虚拟环境的python/site-packages/mmseg/model/backbone之中，并且要在Class SwinTransformerV2前面添加两行代码，这是关于mmseg的Registry类，只有将V2注册到BACKBONES之中，才能使用Swin V2

1 2	from ..builder import BACKBONES @BACKBONES.register_module()

制作自己的config文件

类比于Swin V1+upernet的config文件，但目前没有调好，主要要改变的是关于模型的部分，但目前还没有调好，其中，比较重要的是window size和input resolution两个超参，目前我使用的是window size=7，input resolution=[224,224]，能跑但效果不佳