mmdetection跑通自己的数据集

要将mmdetection跑通自己的数据集，你需要进行以下步骤：
1. 将数据处理部分调用的文件由coco_detection改成voc0712。
2. 修改数据配置文件./mmdetection/configs/_base_/datasets/voc712.py。
3. 以软连接的方式创建文件夹cd mmdetection，mkdir data，ln -s $VOC2007_ROOT data/VOCdevkit。
4. 修改图片的格式/mmdetection/mmdet/datasets/xml_style.py。

相关问题

mmdetection训练自己数据集

＊＊＊etection 训练自己的数据集，您需要按照以下步骤进行操作：

1. 数据准备：首先，您需要准备您自己的数据集。这包括图像和相应的标注文件。确保您的数据集按照 mmdetection 的要求进行格式化。

2. 配置文件：接下来，您需要创建一个配置文件，以指定模型、数据集和训练参数等。您可以根据 mmdetection 提供的示例配置文件进行修改，以适应您的自定义数据集。

3. 模型初始化：在开始训练之前，您可以使用已经在大规模数据集上预训练好的模型（如 COCO）在您的数据集上进行微调。您可以在配置文件中指定预训练模型的路径。

4. 训练：运行训练脚本，指定使用的配置文件和其他参数。训练过程中，mmdetection 将根据您的配置文件和数据集进行迭代优化。

5. 评估和调优：训练完成后，您可以使用 mmdetection 提供的脚本对训练好的模型进行评估。根据评估结果，您可以对模型进行调优和改进。

以上是使用 mmdetection 训练自己数据集的一般步骤。具体操作细节和更多高级功能请参考 mmdetection 的官方文档和示例代码。希望对您有所帮助！如果您还有其他问题，可以随时问我。

mmDetection训练自己的数据集

你可以使用mmDetection来训练自己的数据集。下面是一个简单的步骤指南：

1. 数据准备：将你的数据集标注为mmDetection所支持的格式，如COCO格式或VOC格式。确保每个图像都有对应的标注文件。

2. 配置文件：根据你的数据集和实验需求，修改mmDetection的配置文件。主要包括模型结构、训练参数、数据集路径等设置。

3. 数据集划分：将你的数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常建议使用70-80%的数据作为训练集，10-15%的数据作为验证集，剩余的数据作为测试集。

4. 模型训练：运行mmDetection的训练命令，指定配置文件和GPU设备。训练过程中，模型会根据配置文件中的设置进行迭代优化，直到达到指定的停止条件。

5. 模型评估：使用验证集或测试集对训练得到的模型进行评估。评估指标包括精确度、召回率、平均精确度等，用于评估模型的性能。

6. 模型推理：使用训练好的模型对新数据进行推理和预测。可以使用mmDetection提供的预测脚本或自定义脚本来进行推理。

以上是mmDetection训练自己数据集的基本步骤，你可以根据需要进行相应的调整和扩展。详细的使用方法和更多高级功能，请参考mmDetection的官方文档或示例代码。