续上一篇，训练自己的数据集，并测试。
一、安装标注软件labelme
安装labelme
pip install labelme
# 启动
labelme
这里数据集准本，标注图片数据过程自己探索。
最后文件结构如下：
二、修改配置文件
1、 修改configs_base_\models\mask_rcnn_swin_fpn.py第54、73行num_classes为自己的类别数
我的类型是4个，所以填写为4
2、运行 python modify.py 修改预训练模型
python .\modify.py --weights mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_1x.pth --num_class 4 --output model_new.pt
3、修改configs_base_\default_runtime.py，在最后增加一句加载预训练模型命令，用绝对路径
4、修改configs_base_\datasets\coco_instance.py第31-32行数据加载情况
5、修改mmdet\datasets\coco.py第23行改为自己的标注，label顺序在coco_validate.ipynb中查看
CLASSES = ('arrow', 'car', 'dashed', 'line')
三、训练
python tools/train.py configs/swin/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_1x_coco.py
报错：AssertionError: Incompatible version of pycocotools is installed. Run pip uninstall pycocotools first. Then run pip install mmpycocotools to install open-mmlab forked pycocotools.
根据操作执行：
pip uninstall pycocotools
pip install mmpycocotools
在次执行训练命令，可以看出已经在训练了，
训练结束后，模型在目录work_dirs/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_1x_coco下。
四、测试
根据上一篇测试命令，测试
python demo/video_demo.py 1.mp4 configs/swin/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_1x_coco.py work_dirs/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_1x_coco/latest.pth --out out.mp4
测试结果
