1、Windows10系統(tǒng)下swin-transformer標檢測環(huán)境搭建Swin-Transformer-Object-Detection 環(huán)境搭建前環(huán)境總覽：Windows10/11+ Microsoft Visual Studio2019 環(huán)境總覽：Windows10/11+ Microsoft Visual Studio2019 社區(qū)版python3.7+pytorch1.8.1+torchvision0.9.1+cuda10.1mmcv1.3.8+mmdet2.11.0環(huán)境準備（1）安裝 Visual Studio需要到 C+ 安裝編譯庫，所以需要安裝 Microsoft Visual

2、Studio,版本的話較常見的是2019，最新的2022版本應該也可以，安裝很簡單。下載地址：安裝時記住安裝位置，然后在 系統(tǒng)變量path 中添加VS2019的cl.exe件路徑：*:Program Files (x86)Microsoft Visual Studio2019CommunityVCToolsMSVC14.*binHostx86x64（星號的位置根據(jù)的安裝情況進替換 ），然后上移到最頂端，路確定之后退出，關機重啟。（2）程項件準備checkpoints的件夾，將官公開的那些預訓練模型放進去，整體就是這個樣的。虛擬環(huán)境創(chuàng)建conda create -n swinmm python

3、conda create -n swinmm python =3.7 -yconda activate swinmmconda activate swinmmPS: swinmm為環(huán)境名稱，可更改pytorch參考上篇的安裝和運代碼經(jīng)驗，接上步鍵：conda install pytorch conda install pytorch =1.8.1 torchvision =0.9.1 cudatoolkit=10.1 -c pytorchmmcv三種式可以選擇，嘗試哪種可以安裝成功，這是個坑?。?）動安裝（不穩(wěn)定不推薦）pip install openmim mim install mmdet

4、pip install openmim mim install mmdet（2）動安裝（強烈推薦）pip install mmcv pip install mmcv -full=1.3.8 -f https:/download.openmmlab .com/mmcv/dist/cu101/torch1.8.0/index.htmlPS：one：命令中的 cu101 和 torch1.8.0 為需要注意的地，不是按照上述步驟的話更改，這是1.8.0不是1.8.1的原因官有說明；three：這指定1.3.8版本是因為開始我第種法沒有成功，然后的第三種法從源碼安裝，結果裝的 mmcv 是最新版本1.

5、4.6，然后代碼運是會報錯，提：AssertionError: MMCV=1 AssertionError: MMCV=1 .4.6 is used but incompatible . Please install mmcv=1 .2.4, =1.4.0.所以mmcv的版本應該在1.2.4到1.4.0之間選擇！git clone https :/git clone https :/open-mmlab/mmcv.git或者在該 github 倉庫將 code 打包下載然后解壓，然后在 Anaconda Powershell Prompt 中使 cd 命令切換到該根錄下，然后：#build#b

6、uildpython setup .py build_ext# installpython setup .py developmmdet繼續(xù)使 cd 命令將路徑切換到第步準備的 Swin-Transformer-Object-Detection 程件路徑下，如我的就是：cd Ecd E:/cd Swin-Transformer -Object-Detection繼續(xù)鍵：pip install -r requirements pip install -r requirements .txtpip install -r requirements /docs.txtpython setup .py

7、developapex如果訓練 swin 的話還需要到個叫 apex 的東西，安裝步驟同樣參考上篇中的第5步安裝。字步驟如下，詳細見原博客：測試PycharmSwin-Transformer-Object-Detection5步應該裝的差不多了)，然后新建demo.py 件，將以下代碼復制進去：fromfrom mmdet.apis import init_detector,inference_detector,show_result_pyplotimport cv2# configs的路徑可以按照這個尋找config_file = E:/Swin-Transformer-Object-Det

8、ection/configs/swin/cascade_mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_giou_4conv1f_adamw_3x_coco.py# 這個就是權重件，也就是第步環(huán)境準備中新建heckpoints件夾checkpoint_file = E:/Swin-Transformer-Object-Detection/checkpoints/cascade_mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7.pth device = cuda:0# init a detectormodel = init_detector (config_file, checkpoint_file, device=device)# inference the demo image# 測試圖在官程件demo件夾下image = E:/Swin-Transformer-Object-Detection/demo/demo.jpgresult = inference