Swin Transformer目标检测5——测试训练效果

一、测试

• 添加一个自己的图片在demo目录下，

执行：python demo/image_demo.py demo/000019.jpg configs\swin\mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco.py work_dirs/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco/latest.pth

• latest.pth 就是自己训练好的最新的权重文件，默认会放在workdir下。

二、不输出实例分割图

demo/image_demo.py 做如下修改：

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# test a single image
result = inference_detector(model, args.img)
new_result = result[0]
# show the results
show_result_pyplot(model, args.img, new_result, score_thr=args.score_thr)

三、训练 cascade_mask_rcnn_swin

• 与之前训练maskrcnn_swin一样，但是如果是单卡多修改如下部分
• configs/swin/cascade_mask_rcnn_swin_small_patch4_window7_mstrain_480-800_giou_4conv1f_adamw_3x_coco.py 文件中，所有的 SyncBN 改为 BN。

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