dino 训练自己的数据集
时间: 2023-08-13 12:03:34 浏览: 159
要使用DINO训练自己的数据集,你需要准备好数据集并修改数据读取代码。首先,你需要下载ADE20K数据集,你可以从官方网站或百度网盘下载\[2\]。然后,将数据集上传到Linux系统,并按照以下格式组织数据集文件夹结构\[3\]:
```
---------------
| |--ADEChallengeData2016
| |--annotations
| | |--training
| | | |--ADE_train_00000001.png
| | |--validation
| | | |--ADE_val_00000001.png
| |--images
| | |--training
| | | |--ADE_train_00000001.png
| | |--validation
| | | |--ADE_val_00000001.png
```
接下来,你需要修改数据读取代码,将数据集路径指定为你上传的数据集路径。在DINO的官方代码中,默认的数据集路径是`./segmentation/data/ADEChallengeData2016/`。如果你不想修改代码,可以在`./segmentation`文件夹下创建一个`data`文件夹,并将ADEChallengeData2016数据集加载到`data`文件夹下\[3\]。
完成以上准备工作后,你可以运行以下命令来训练自己的数据集:
```
sh dist_train.sh configs/ade20k/upernet_internimage_t_512_160k_ade20k.py 8
```
这个命令将使用配置文件`upernet_internimage_t_512_160k_ade20k.py`来进行训练,同时使用8个GPU进行训练\[1\]。你可以根据自己的需求修改配置文件来调整训练参数。
希望这些信息对你有帮助!
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [InternImage segmentation部分代码复现及训练自己的数据集(一)](https://blog.csdn.net/yeeeeeeeeeeees/article/details/129932034)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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