swin transformer训练数据集如何添加负样本

Question

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😭

Answer 1

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。