MMDETECTION训练自己的数据集

要使用MMDETECTION训练自己的数据集，您需要以下步骤：

1. 数据准备：收集和标注您自己的数据集。确保您的数据集中包含图像和对应的标注文件，标注文件可以是XML、JSON或其他支持的格式。标注文件应该包含每个图像中对象的类别和边界框坐标。

2. 配置模型：在MMDETECTION中选择合适的模型架构，并修改配置文件以适应您的数据集。您可以根据自己的需求选择不同的模型，如Faster R-CNN、RetinaNet等。配置文件通常位于`configs`目录下，您可以根据需要进行修改。

3. 数据集注册：将您的数据集注册到MMDETECTION中。在`datasets`目录下创建一个新的.py文件，定义一个新的数据集类，并在`__init__.py`中导入该类。

4. 数据预处理：根据您的数据集特点，在`datasets/pipelines`目录下创建一个新的.py文件，定义数据预处理的操作和流程。您可以根据需要添加裁剪、缩放、翻转等操作。

5. 训练模型：使用`tools/train.py`脚本来训练您的模型。在命令行中指定配置文件、数据集和输出目录等参数，并执行训练命令。训练过程中，模型会根据您的数据集进行迭代更新。

6. 模型评估和测试：使用`tools/test.py`脚本对训练好的模型进行评估和测试。指定配置文件、权重文件和测试数据集，并执行相应命令。该过程会生成评估结果，并可视化检测效果。

7. 模型推理：使用训练好的模型进行目标检测推理。使用`tools/infer_single_img.py`脚本对单张图像进行推理，或使用`tools/infer_video.py`脚本对视频进行推理。指定配置文件、权重文件和输入数据，执行相应命令即可。

以上是基本的步骤，您可以根据自己的需要进行进一步的调整和优化。请参考MMDETECTION官方文档以获取更详细的信息和指导。