1、请问负样本一般是如何添加并参与训练的呢？也要打标签什么的嘛？我在公开数据集看到它放了负样本的图片但是没有相关描述信息。
2、请问以swin transformer为主干的faster cnn目标检测模型如何搭建呀😭
参考GPT和自己的思路，
1.添加负样本的方法
负样本是指不属于目标类别的样本，一般用于训练分类器或检测器来增加模型的泛化能力。添加负样本的方式可以是随机采样、手动选择或者从其他数据集中选择。在训练过程中，负样本需要标记为非目标类别，并与正样本一起参与训练。这样可以使模型更加全面地学习目标特征和背景特征，并提高模型的分类或检测性能。
2.Swin Transformer-Based Faster RCNN Object Detection Model
Swin Transformer是一种基于transformer的神经网络模型，适用于计算机视觉任务。Faster RCNN是一种常用的目标检测模型，利用region proposal和ROI pooling等技术来提高检测性能。下面是以Swin Transformer为主干的Faster RCNN目标检测模型的搭建步骤：
1.构建Swin Transformer主干网络，包括特征提取器和分类器。可以使用预训练好的Swin Transformer模型或从头训练。
2.添加Faster RCNN的region proposal网络。可以使用RPN网络或其他网络，用于生成候选框。
3.添加ROI pooling层，将候选框内的特征映射到固定大小的特征图上。
4.添加分类器和回归器，对每个候选框进行分类和位置回归。
5.训练模型，使用正负样本进行训练，以提高检测性能。
6.在测试时，对输入图像进行特征提取和region proposal，然后对候选框进行分类和位置回归，得到检测结果。
以上是搭建Swin Transformer-Based Faster RCNN目标检测模型的基本步骤，具体的实现细节和参数设置可以根据实际需求进行调整。
参考GPT和自己的思路：
以上是一个基本的思路，具体实现中还需要考虑一些细节，如选用何种损失函数、如何选择预训练模型等问题。
参考GPT和自己的思路：
1 负样本在训练中是用来提高模型的鲁棒性和泛化能力的。通常情况下，负样本指的是没有目标或者与目标无关的样本。在目标检测任务中，负样本可能是一些没有目标的图像或者图像中没有目标的区域。添加负样本的方式可以通过在训练集中加入一些不包含目标的图像或者随机生成一些不包含目标的区域来实现。在训练时，需要将负样本标记为负类（如0），这样模型在学习时就会学会如何区分正负样本，提高检测的准确率和泛化能力。
2 Swin Transformer 是一个基于 Transformer 的架构，可以用于许多计算机视觉任务，包括目标检测。可以使用 Swin Transformer 作为主干网络来搭建目标检测模型。一般而言，目标检测模型的搭建主要包括以下几个步骤：
1 定义模型架构：选择适合目标检测的模型架构，并根据任务需求进行修改。在 Swin Transformer 中，可以通过配置网络的深度、宽度和分辨率等参数来搭建目标检测模型。
2 数据集预处理：读取数据集，进行数据增强、标准化等预处理操作，将数据转换为模型可以处理的形式。
3 损失函数定义：选择适合目标检测任务的损失函数，如交叉熵损失、Focal Loss 等。
4 模型训练：将预处理后的数据输入到模型中进行训练，根据损失函数反向传播更新模型参数，直到达到预设的训练次数或收敛条件。
5 模型评估：使用验证集或测试集对模型进行评估，如计算准确率、召回率、F1 值等指标。
6 模型应用：将模型用于目标检测任务中，对新的图像进行预测。
具体到使用 Swin Transformer 作为主干网络的目标检测模型搭建，可以参考相关的开源代码和文档，如 detectron2、mmcv 等库中的相关实现。
https://blog.csdn.net/yangjinyi1314/article/details/126952865
1，负样本通常是指数据集中不包含感兴趣的目标或特征的样本，例如在图像分类中，负样本是指与所分类的类别无关的图像。在训练时，负样本需要作为训练数据的一部分来帮助模型学习正确的分类边界。对于负样本，通常不需要打标签，因为它们本身就表示不属于任何一个类别。不过，在某些特殊情况下，例如多标签分类，可能需要为负样本打上特定的标签。
2，swin transformer 是一种新型的 transformer 结构，可作为 Faster R-CNN 检测器的主干网络使用。实现时可以参考以下步骤：
构建 Swin Transformer 模型：根据论文提供的模型结构，搭建 Swin Transformer 模型。
添加检测头部：将 Faster R-CNN 的检测头部添加到模型中，用于生成检测框和类别预测。
加载预训练权重：基于 ImageNet 数据集进行预训练的 Swin Transformer 权重可以从官方仓库获取。首先加载预训练权重，并冻结主干网络的参数以避免在训练期间过早地更新网络的参数，从而损失预训练的特征表达能力。
微调网络：在加载预训练权重后，可以通过在特定数据集上进行微调来训练 Faster R-CNN 网络，以使其适应目标检测任务。在微调时，可以解冻主干网络的参数以允许更多的训练。
注意，在具体实现过程中，还需要考虑数据集的组织、数据增强、损失函数的选择等因素。
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
1、在训练swin transformer模型时，添加负样本通常是通过将背景图像作为负样本，这些图像不包含目标，但是可以用来帮助模型学习如何区分目标和背景。这些负样本需要与正样本一样被标记，并且在训练时进行交错使用。具体如何标记负样本可以由数据集的制作者自行决定。
2、以swin transformer为主干的faster rcnn目标检测模型可以使用pytorch实现，主要的步骤包括：
下面是一个简单的示例代码，用于展示如何使用swin transformer构建faster rcnn模型。
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
# Define the data loaders
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
torchvision.datasets.CIFAR10('/tmp/data/', train=True, download=True,
transform=transforms.Compose([
transforms.RandomCrop(32, padding=4),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465),
(0.2023, 0.1994, 0.2010))
])),
batch_size=128, shuffle=True)
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(
torchvision.datasets.CIFAR10('/tmp/data/', train=False, download=True,
transform=transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465),
(0.2023, 0.1994, 0.2010))
])),
batch_size=128, shuffle=False)
# Define the Swin Transformer model
class SwinTransformer(nn.Module):
def __init__(self):
super(SwinTransformer, self).__init__()
self.backbone = torch.hub.load('facebookresearch/swin-transformer', 'swin_base_patch4_window12_384_in22k', pretrained=True)
self.roi_pooling = nn.AdaptiveMaxPool2d((7, 7))
self.fc1 = nn.Linear(2048 * 7 * 7, 4096)
self.fc2 = nn.Linear(4096, 21)
def forward(self, x, boxes):
features = self.backbone(x)
roi_features = []
for box in boxes:
roi_feature = self.roi_pooling(features[:, :, box[0]:box[2], box[1]:box[3]])
roi_features.append(roi_feature)
x = torch.cat(roi_features, dim=0)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# Define the loss function and optimizer
model = SwinTransformer()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
# Train the model
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(train_loader, 0):
inputs, boxes = data
labels = torch.zeros(inputs.size(0), dtype=torch.long)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs, boxes)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
# Evaluate the model
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for val_data in val_loader:
val_inputs, val_boxes = val_data
val_labels = torch.zeros(val_inputs.size(0), dtype=torch.long)
val_outputs = model(val_inputs, val_boxes)
val_loss = criterion(val_outputs, val_labels)
_, predicted = torch.max(val_outputs.data, 1)
total += val_labels.size(0)
correct += (predicted == val_labels).sum().item()
print('[%d] loss: %.3f, accuracy: %.3f' %
(epoch + 1, running_loss / len(train_loader), 100 * correct / total))
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！