训练detr合适的数据集应该多大

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训练自己数据集

要训练自己的数据集，需要进行以下步骤：

1. 准备数据集，包括图像和对应的标注文件。
2. 将标注文件转换为COCO格式，即包括图像信息和目标检测信息的JSON文件。
3. 修改DETR代码中的数据加载部分，使其能够读取自己的数据集。
4. 进行训练并调整超参数，如学习率、batch size等。
5. 在训练过程中进行模型评估，并根据评估结果进行调整和优化。