Swin Transformer实战目标检测：训练自己的数据集
计算机视觉目标检测实战
Description
Transformer发轫于NLP（自然语言处理），并跨界应用到CV（计算机视觉）领域。 Swin Transformer是基于Transformer的计算机视觉骨干网，在图像分类、目标检测、实例分割、语义分割等多项下游CV应用中取得了SOTA的性能。该项工作也获得了ICCV 2021顶会最佳论文奖。
本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用Swin Transformer训练自己的数据集。
本课程将介绍Transformer及在CV领域的应用、Swin Transformer的原理。 课程以多目标检测（足球和梅西同时检测）为例进行Swin Transformer实战演示。
课程在Windows和Ubuntu系统上分别做项目演示。包括：安装软件环境、安装Pytorch、安装Swin-Transformer-Object-Detection、标注自己的数据集、准备自己的数据集（自动划分训练集和验证集）、数据集格式转换（Python脚本完成）、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计、日志分析。
What You Will Learn!
- 掌握Swin Transformer目标检测训练自己的数据集方法
- 掌握labelImg图像标注方法
- 掌握数据集自动划分和格式转换方法
- 学习Swin Transformer原理
Who Should Attend!
- 希望学习Swin Transformer目标检测的学员