mmdet训练自己的数据集

你可以使用 mmdetection 来训练自己的数据集。以下是一个大致的流程：

1. 数据准备：将你的数据集准备成特定的格式，包括图片和对应的标注文件。可以参考 mmdetection 的文档了解数据格式的要求。

2. 配置模型：根据你的任务需求，在 mmdetection 的配置文件中选择合适的模型和对应的参数设置。你可以在 mmdetection 的官方仓库中找到预训练模型和相应配置文件的示例。

3. 数据集划分：将准备好的数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常情况下，训练集用于模型参数的更新，验证集用于调整超参数和模型选择，测试集用于最终评估模型性能。

4. 训练模型：使用 mmdetection 提供的命令行工具，在训练集上训练模型。通过指定相应的配置文件、数据集路径和其他训练参数，可以开始训练过程。训练过程会生成一系列的模型权重文件，每个权重文件代表不同的训练轮次。

5. 模型评估：在验证集上使用训练得到的模型进行评估，计算各种指标如精确度、召回率等。这有助于了解模型在不同指标上的表现和调整训练过程。

6. 模型部署：根据你的需求，可以将训练好的模型部署到相应的环境中，如服务器、移动设备等。

需要注意的是，mmdetection 是一个基于 PyTorch 的物体检测框架，对于新手来说可能需要一些学习和实践的时间。建议先阅读 mmdetection 的文档和示例代码，了解其基本使用方法和常见问题的解决方案。

相关问题

mmdet3.0如何训练自己的数据集

要使用mmdetection v3.0训练自己的数据集，您需要遵循以下步骤：

1. 数据准备：将您的数据集组织成COCO格式（JSON文件），确保每个图像都有相应的标注信息，包括边界框和类别标签。

2. 修改配置文件：在mmdetection的配置文件中，您可以设置训练参数和模型架构。您可以根据自己的需求修改`configs/`目录下的相应配置文件，例如`faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py`。

3. 类别映射：将您的类别标签与数据集中的类别名称进行映射。在配置文件中找到`CLASSES`参数，将其更新为您数据集中的类别列表。

4. 数据集划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。在配置文件中找到`data`部分，设置相应的数据集路径和划分比例。

5. 预训练模型：可以选择使用预训练模型来加速收敛和提高性能。在配置文件中设置预训练模型的路径，或者使用默认的预训练模型。

6. 训练：运行以下命令启动训练过程：

python tools/train.py ${CONFIG_FILE}

其中`${CONFIG_FILE}`是您修改后的配置文件路径。

7. 模型评估：训练完成后，您可以对模型进行评估，以了解其在测试集上的性能。运行以下命令：

python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [--out ${RESULT_FILE}]

`${CHECKPOINT_FILE}`是训练过程中保存的检查点文件路径，`${RESULT_FILE}`是评估结果保存的文件路径。

8. 推理：使用训练好的模型进行推理和目标检测。运行以下命令实现目标检测效果：

python tools/demo.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} --show-dir ${VISUALIZATION_DIR}

`${VISUALIZATION_DIR}`是可视化结果保存的目录路径。

这些是训练自己数据集的基本步骤，您可以根据需要进行修改和优化。请确保您已经熟悉mmdetection框架，并按照其要求准备数据集和配置文件。

mmdet用EDTER训练自己的数据集

很抱歉，根据提供的引用内容中，并没有提到mmdet和EDTER这两个概念。所以，我无法为您提供关于mmdet用EDTER训练自己的数据集的具体答案。如果您有其他问题，我会很愿意帮助您。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [边缘检测论文简读、开源代码和数据集合集](https://blog.csdn.net/weixin_42990464/article/details/113493920)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]