mmdetection怎么训练自己数据集

### 如何使用 mmdetection 框架训练自定义数据集

#### 安装依赖环境
为了能够顺利运行 mmdetection，需要先配置好 Python 环境并安装必要的库。这通常涉及到 CUDA 和 cuDNN 的版本匹配以及 PyTorch 版本的选择。对于具体的安装指南可以参照详细的安装教程[^1]。

#### 数据准备
当处理 VOC 格式的自定义数据集时，需按照特定结构组织文件夹，并转换标注文件至 COCO JSON 格式以便于被 mmdetection 所读取。创建相应的 XML 文件用于描述图像中的对象位置及其类别标签。之后通过脚本将这些 XML 转换成单个 JSON 文件作为输入给定到 `mmdet/datasets/voc.py` 中指定的位置。

#### 修改配置文件
针对个人需求定制化检测任务之前，应该编辑位于 `configs/` 下面的相关配置文档来适应新的数据源特性。特别是要调整如下几个方面：

- **backbone**: 如果有特别的需求可以选择不同的骨干网络；
- **dataset type and path**: 更改数据集类型为 PascalVOC 并设置正确的路径指向本地存储的图片与注解资料；
- **classes of interest**: 明确指出希望识别的目标分类列表；

这部分操作可以在 `mmdet/datasets/coco.py` 或者其他对应的数据加载器里完成修改[^2]。

#### 训练模型
一旦完成了上述准备工作，则可以通过命令行启动训练进程。一般情况下会采用预训练权重来进行迁移学习以加快收敛速度和提高性能表现。具体做法是在配置文件中指明下载官方提供的 checkpoint 来初始化参数[^3]。

python tools/train.py configs/my_custom_config.py --work-dir work_dirs/custom/

此命令将会依据所选配置执行完整的训练流程并将中间结果保存在指定的工作目录下供后续评估分析之用。