使用mmdetection训练自己的模型
时间: 2023-09-11 22:03:10 浏览: 58
使用MMDetection训练自己的目标检测模型的步骤如下:
1. 安装MMDetection。根据的教程,你需要安装MMDetection来开始训练自己的模型。
2. 构建数据集。使用`build_dataset`函数构建你的训练数据集,传入配置文件中的训练数据路径,并将返回的数据集对象存储在一个列表中,如`datasets = [build_dataset(cfg.data.train)]`。
3. 构建检测器模型。使用`build_detector`函数构建你的检测器模型,传入配置文件中的模型配置,并可选地传入训练和测试的配置。将返回的模型对象存储在一个变量中,如`model = build_detector(cfg.model, train_cfg=cfg.get('train_cfg'), test_cfg=cfg.get('test_cfg'))`。
4. 配置工作目录。使用`mmcv.mkdir_or_exist`函数创建你的工作目录,这是保存训练模型和日志文件的地方,如`mmcv.mkdir_or_exist(osp.abspath(cfg.work_dir))`。
5. 训练模型。使用`train_detector`函数开始训练你的模型,传入模型、数据集、配置文件以及其他相关参数,如`train_detector(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True)`。
如果你正在使用Jupyter Notebook环境,你可以执行以下代码来使用训练好的模型进行推理和可视化:
```python
img = mmcv.imread('kitti_tiny/training/image_2/000068.jpeg') # 读取待检测的图像
model.cfg = cfg # 将配置文件设置给模型
result = inference_detector(model, img) # 进行推理
show_result_pyplot(model, img, result) # 可视化结果
```
请根据你的具体需求和数据集进行相应的配置和调整,以训练出适合你的目标检测模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用MMDetection训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/119959863)[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^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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