標簽：swin-transformer
作者：煉己者
本博客所有內容以學習、研究和分享為主，如需轉載，請聯(lián)系本人，標明作者和出處，并且是非商業(yè)用途，謝謝！
1、Swin-Transformer分類源碼(已跑通)
2、關于swin transformer原理的一些補充理解
3、Swin-Unet(分割改編)
一. 概要
- 之前Swin-transformer關于分類的源碼跑通了，感興趣的點擊上面的鏈接即可。然后現(xiàn)在又跑通了分割的源碼。在這里給大家分享一下。這個坑明顯比分類的多。
二. 正文
1、官方swin-transformer源碼
??戳右邊：Swin-Transformer分割源碼
這里給個中文版的操作步驟
配置環(huán)境
- 1 ??戳右邊：get_started.md
進去之后，按照他說的去操作即可。只需要注意一個點，安裝mmcv，這個很重要，沒安裝好后面跑代碼就會各種報錯。
安裝mmcv我是參照的這篇 https://github.com/open-mmlab/mmcv 。
介紹下我用的命令
pip install mmcv-full==1.2.4 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.6.0/index.html
兩個注意的點，看上面的鏈接。
A："cu101"，這個指的是cuda的版本，我這邊是10.1，所以寫101
# 查找cuda的版本方法
cat /usr/local/cuda/version.txt
B："torch1.6.0"，這個很明顯，torch的版本
# 查找torch的版本
# 進入到python環(huán)境
import torch
print(torch.__version__)
mmcv安裝鏈接改這兩個地方就可以了?。?！
其他如果安裝環(huán)境過程提醒你缺少什么什么安裝包，直接pip install 招呼即可
比如這個：
# 報這個錯誤
ImportError: No module named terminaltables
# 那就轉手
pip install terminaltables
數(shù)據(jù)集
環(huán)境搞定之后，就是數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集我下面會分享網(wǎng)盤(5毛9買到，csdn下載還得要幣，來，我這兒直接開放出來)，官方用的數(shù)據(jù)集是ADEChallengeData2016這個。大家也可以用自己的數(shù)據(jù)集，操作操作！
代碼
- 把這份代碼clone到你的服務器上，或者本地
git clone https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Semantic-Segmentation.git
- 創(chuàng)建運行環(huán)境，并進入環(huán)境
conda activate open-mmlab
運行代碼
有了數(shù)據(jù)，有了代碼，那就運行了
首先是訓練的運行方式：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5 tools/dist_train.sh configs/swin/upernet_swin_tiny_patch4_window7_512x512_160k_ade20k.py 2 --options model.pretrained="./pth/swin_tiny_patch4_window7_224.pth"
官方給的操作是8張卡，這邊兩張卡就可以跑了。注意用兩張卡，后面是2，8張卡就是8了。就是 --options前面的那個數(shù)字?。?！不改的話，你直接會報內存溢出錯誤。
model.pretrained 用的模型并沒有和它那個相匹配，不過沒影響跑。
然后是測試的運行方式：
我的是訓練過程沒跑完，給他斷掉了，看結果輸出文件也沒有輸出啥模型什么的，這個待定吧。
好了！??！這樣操作下來大概率是可以跑通的
數(shù)據(jù)集以及相關資料分享
ADE2016就是咱們分割要用的數(shù)據(jù)集
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1OOKj0Ws2BBR29nRMUXFVBQ
提取碼：o33w
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3、小結
如果跑的還是有問題，大家可以下面留言，我們交流。接下來我也打算分享自己關于swin-transformer的理解體會，盡可能把過程中收集的資料，文獻都分享在這里，大家共同進步。
希望可以幫助到大家，如果你覺得這篇文章對你有一定的幫助，那就點個贊支持一下吧！如果有什么問題的話也可以在文章下面評論，我們一起交流解決問題！
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