detectron2训练自己数据

要使用Detectron2训练自己的数据，您需要完成以下步骤：

1. 准备数据集：将您的数据集组织成COCO格式或Pascal VOC格式。COCO格式包括图像、标注文件和类别定义文件。Pascal VOC格式包括图像、标注文件和类别定义文件。

2. 安装Detectron2：按照Detectron2的安装指南安装Detectron2。

3. 编写配置文件：使用Detectron2提供的配置文件模板创建一个新的配置文件，并将其适应于您的数据集。

4. 下载预训练模型：从Detectron2的Model Zoo下载一个预训练的模型，这将成为您的起点。

5. 训练模型：使用训练脚本在您的数据集上训练模型，如下所示：

python train_net.py --config-file /path/to/config/file.yaml

6. 保存训练模型：在训练过程中，您可以使用checkpoint文件保存训练模型，如下所示：

python train_net.py --config-file /path/to/config/file.yaml --resume

7. 评估模型：使用评估脚本在测试集上评估训练模型，如下所示：

python train_net.py --config-file /path/to/config/file.yaml --eval-only

8. 使用模型进行推理：使用推理脚本对新图像进行推理，如下所示：

python demo.py --config-file /path/to/config/file.yaml --input /path/to/image.jpg

这些是使用Detectron2训练自己的数据的基本步骤。但是，请注意，这是一个复杂的任务，需要一定的技术知识和实践经验。如果您是初学者，建议您先熟悉Detectron2的基本知识，并尝试使用Detectron2提供的示例数据进行训练和推理。