Anchor DETR训练自己的数据集
时间: 2023-09-13 09:09:40 浏览: 129
DETR(Detection with TRansformers)是一种基于transformer的端到端目标检测方法,与传统的目标检测方法不同,它不需要使用anchor。Anchor是一种预定义的边界框,用于目标检测中的候选区域生成。而DETR通过将目标检测任务转化为一个集合问题,直接将输入图像的像素映射到目标和背景的集合上进行检测。
关于如何训练自己的数据集的问题,你可以参考引用中提到的《DETR(Detection with TRansformers)训练自己的数据集-实践笔记&问题总结》这篇文章,在其中可以找到训练自己数据集的具体步骤和问题总结。
首先,你需要准备好自己的数据集。你可以下载已经制作好的NWPUVHR数据集,该数据集包含了十种类别的目标。然后,你需要配置相应的环境,生成.pth文件,并进行参数修改。最后,你可以进行训练,评估和预测。
在训练过程中可能会遇到一些bug,比如KeyError: 'area'错误。对于这些bug,你可以在引用中找到对应的解决方法。
总之,使用DETR训练自己的数据集需要进行数据准备、环境配置、参数修改、训练、评估和预测等步骤。你可以参考引用中的实践笔记文章来进行具体操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
相关问题
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。
detr训练自己数据集
感谢您的提问。关于detr训练自己的数据集,我可以回答您的问题。detr是一种目标检测算法,可以用于检测图像中的物体。如果您想要训练自己的数据集,需要先准备好数据集,包括图像和标注信息。然后,您可以使用detr提供的训练代码,将自己的数据集输入到模型中进行训练。在训练过程中,您可以根据需要调整模型的超参数,以获得更好的检测效果。希望这个回答能够帮助到您。
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