adelaidet 训练自己数据集
时间: 2023-08-01 14:14:59 浏览: 82
AdelaiDet是Detectron2的一个扩展包,用于目标检测任务。它包含了一些新的anchor-free模型,如FCOS,并且支持COCO格式的数据集。要训练自己的数据集,你需要按照以下步骤进行操作:
1. 准备好自己的数据集,包括标注文件和图像。标注文件可以是COCO格式的JSON文件或者VOC格式的XML文件。确保标注文件中的类别id从1开始,并且与图像路径对应。
2. 安装好Detectron2或AdelaiDet,并熟悉其安装和使用方法。你可以参考官方的安装文档和入门指南。
3. 配置数据集,可以参考AdelaiDet的GitHub上的datasets/readme.md文件,了解如何使用内置数据集。你需要注册你自己的数据集,指定标注文件和图像路径等信息。
4. 使用以下命令克隆Detectron2和AdelaiDet的GitHub仓库,并安装AdelaiDet:
```
git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git
cd detectron2
git checkout -f 9eb4831
cd ..
python -m pip install -e detectron2
git clone https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet.git
cd AdelaiDet
python setup.py build develop
```
5. 根据你的需求修改配置文件,例如训练参数、模型架构等。你可以参考AdelaiDet的GitHub仓库中的示例配置文件。
6. 运行训练脚本,指定配置文件和数据集名称。例如:
```
python tools/train_net.py --config-file configs/FCOS-Detection/R_50_1x.yaml --num-gpus 8 DATASETS.TRAIN "('your_dataset_name',)" OUTPUT_DIR "outputs/your_experiment_name"
```
其中,`--config-file`指定配置文件路径,`--num-gpus`指定使用的GPU数量,`DATASETS.TRAIN`指定训练数据集名称,`OUTPUT_DIR`指定输出目录。
希望以上步骤对你训练自己的数据集有所帮助。如果有任何问题,请在评论中留言,我会尽力帮助你。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [[Detectron2]使用Detectron2/AdelaiDet训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/weixin_43823854/article/details/108980188)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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