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网站建设站点自然资源网站建设方案

news 2025/11/2 9:10:30

网站建设站点,自然资源网站建设方案,网站建设寮步,wordpress 仿北京时间OpenMMLab 2.0 体系中 MMYOLO、MMDetection、MMClassification、MMSelfsup 中的模型注册表都继承自 MMEngine 中的根注册表，允许这些 OpenMMLab 开源库直接使用彼此已经实现的模块。因此用户可以在MMYOLO 中使用来自 MMDetection、MMClassification、MMSelfsup 的主…

OpenMMLab 2.0 体系中 MMYOLO、MMDetection、MMClassification、MMSelfsup 中的模型注册表都继承自 MMEngine 中的根注册表，允许这些 OpenMMLab 开源库直接使用彼此已经实现的模块。因此用户可以在MMYOLO 中使用来自 MMDetection、MMClassification、MMSelfsup 的主干网络，而无需重新实现。

Swin Transformer做主干的 Faster RCNN 目标检测网络（mmdetection）

在这里插入图片描述

1. 在configs/swin 目录下新建文件：faster_rcnn_swin_t-p4-w7_fpn_1x_coco.py

文件内容如下：
**注意：**训练的epoch在这个文件中改，大家根据需要修改。

_base_ = ['../_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py','../_base_/datasets/coco_instance.py','../_base_/schedules/schedule_1x.py', '../_base_/default_runtime.py'
]
pretrained = 'https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/v1.0.0/swin_tiny_patch4_window7_224.pth'  # noqa
model = dict(#type='MaskRCNN',type='FastRCNN',backbone=dict(_delete_=True,type='SwinTransformer',embed_dims=96,depths=[2, 2, 6, 2],num_heads=[3, 6, 12, 24],window_size=7,mlp_ratio=4,qkv_bias=True,qk_scale=None,drop_rate=0.,attn_drop_rate=0.,drop_path_rate=0.2,patch_norm=True,out_indices=(0, 1, 2, 3),with_cp=False,convert_weights=True,init_cfg=dict(type='Pretrained', checkpoint=pretrained)),neck=dict(in_channels=[96, 192, 384, 768]))optimizer = dict(_delete_=True,type='AdamW',lr=0.0001,betas=(0.9, 0.999),weight_decay=0.05,paramwise_cfg=dict(custom_keys={'absolute_pos_embed': dict(decay_mult=0.),'relative_position_bias_table': dict(decay_mult=0.),'norm': dict(decay_mult=0.)}))
lr_config = dict(warmup_iters=1000, step=[8, 11])
runner = dict(max_epochs=12)

Swin Transformer做主干的Cascade R-CNN 目标检测网络（mmdetection）

1. 在configs/swin 目录下新建文件：cascade_rcnn_swin_t-p4-w7_fpn_1x_coco.py

文件内容如下：
**注意：**训练的epoch在这个文件中改，大家根据需要修改。

_base_ = ['../_base_/models/cascade_rcnn_r50_fpn.py','../_base_/datasets/coco_detection.py','../_base_/schedules/schedule_1x.py', '../_base_/default_runtime.py'
]
pretrained = 'https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/v1.0.0/swin_tiny_patch4_window7_224.pth'  # noqa
model = dict(#type='MaskRCNN',type='CascadeRCNN',backbone=dict(_delete_=True,type='SwinTransformer',embed_dims=96,depths=[2, 2, 6, 2],num_heads=[3, 6, 12, 24],window_size=7,mlp_ratio=4,qkv_bias=True,qk_scale=None,drop_rate=0.,attn_drop_rate=0.,drop_path_rate=0.2,patch_norm=True,out_indices=(0, 1, 2, 3),with_cp=False,convert_weights=True,init_cfg=dict(type='Pretrained', checkpoint=pretrained)),neck=dict(in_channels=[96, 192, 384, 768]))optimizer = dict(_delete_=True,type='AdamW',lr=0.0001,betas=(0.9, 0.999),weight_decay=0.05,paramwise_cfg=dict(custom_keys={'absolute_pos_embed': dict(decay_mult=0.),'relative_position_bias_table': dict(decay_mult=0.),'norm': dict(decay_mult=0.)}))
lr_config = dict(warmup_iters=1000, step=[8, 11])
runner = dict(max_epochs=12)