训练detr合适的数据集应该多大
时间: 2024-05-29 14:13:42 浏览: 20
训练detectors的数据集大小取决于训练算法和任务。对于一个复杂的视觉任务,例如目标检测,需要一个足够大的、具有代表性的数据集才能训练一个准确的detectors。一个较小的数据集可能会导致过拟合或者不足够准确的性能。一般来说,一个足够大的数据集应该包含大量的真实场景数据,具有丰富的样本类别和实例。但是,具体的数据集大小还需要结合实际情况和任务来具体分析。
相关问题
detr训练coco数据集
要训练DETR的COCO数据集,你需要将数据标签和图片保存为特定的COCO格式。有两种方法可以获取COCO数据集格式的文件。
第一种方法是使用coco数据集获取工具。你可以使用annotations.json文件和test、train、val2017文件夹来组织你的数据集,其中annotations.json保存了标注信息,而test、train、val2017文件夹保存了图片。通过将你的数据按照这个格式组织,就可以生成符合COCO数据集格式的文件了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [如何用DETR(detection transformer)训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/weixin_50233398/article/details/121785953)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【DETR】DETR训练VOC数据集/自己的数据集](https://blog.csdn.net/m0_46412065/article/details/128538040)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
DETR训练自己的数据集
要训练自己的数据集,可以使用DETR的Github上提供的代码作为基础。DETR***1]
首先,需要准备自己的数据集,确保数据集符合COCO格式。可以参考DETR论文中提供的数据准备方法或者参考其他相关资料。
接下来,可以使用DETR的代码来训练自己的数据集。可以根据自己的需求修改代码中的参数和配置,以适应自己的数据集和模型训练需求。
此外,如果想要加快模型的学习速度,可以下载DETR官方提供的预训练模型。官网提供了resnet_50和resnet_101两个预训练版本,下载后得到.pth文件。可以将这些预训练模型用作自己数据集训练的起点,从而加快模型的收敛速度。
总结起来,要训练自己的数据集,首先需要准备好符合COCO格式的数据集,然后可以使用DETR的代码进行训练,并根据需要修改配置和参数。如果需要加快学习速度,可以下载官方提供的预训练模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [如何用DETR(detection transformer)训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/weixin_50233398/article/details/121785953)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于DETR的人脸伪装检测](https://download.csdn.net/download/FriendshipTang/88038809)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
相关推荐
![py](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)