swin transformer的表现就不用多说了，简单记录其目标检测的运行环境搭建过程。

创建Pycharm工程

现在虚拟环境中只有以下几个包

github下载源码

https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection

复制源码到项目中

安装第三方库

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

pip install timm==0.3.2

pycocotools的安装（后来发现用不到）

pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI

pip install -r requirements.txt    

pip install mmcv-full==1.2.4

这步安装时间比较长，长时间停在：Building wheel for mmcv-full (setup.py) …

pip install -v -e .

注意后面有个点

python setup.py develop

新建weights文件夹，用于放置权重文件

运行测试代码

python demo/image_demo.py demo/demo.jpg configs/swin/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco.py weights/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7.pth

• 如果没有出图，看最后面的问题及参考的Q2

运行效果

问题及参考

Q1：TypeError: MaskRCNN: SwinTransformer: init() got an unexpected keyword argument ‘embed_dim’:
A1：https://blog.csdn.net/weixin_44777827/article/details/122310873

Q2：UserWarning: Matplotlib is currently using agg, which is a non-GUI backend, so cannot show the figure.
A2：https://blog.csdn.net/qq_41073715/article/details/105033751
添加如下代码

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')

视频参考：https://www.bilibili.com/video/BV1KS4y1g7pc?spm_id_from=333.999.0.0