ssdd数据集是卫星拍摄的吗

SSDD数据集并不是卫星拍摄的。SSDD数据集是指在计算机视觉领域中，一个广泛使用的用于目标检测任务的数据集，其中包含了大量的图像和对应的目标边界框标注信息。这些图像和标注信息通常用于训练和评估目标检测算法的性能。SSDD数据集通常用于检测多个不同类别的目标，例如行人、车辆等。这些图像可以来源于不同的渠道，例如监控摄像头、道路上的实时摄像头或者磁盘存档等。虽然SSDD数据集中的图像可能包含来自卫星拍摄的图像，但该数据集并不局限于卫星图像，它可以包含各种各样的图像来源。因此，我们不能单纯地将SSDD数据集归类为卫星拍摄的数据集。

相关问题

ssdd数据集训练yolo

引用中的错误提示是因为没有使用GPU支持进行编译，而你的环境需要使用GPU来运行。你可以尝试使用支持GPU的编译版本来解决这个问题。

引用中提到了SSDD遥感检测数据集已标注可以直接使用，这个数据集可以用于训练YOLO目标检测模型。通过使用参数化编程，你可以方便地更改参数并且代码编程思路清晰。

引用中的报错提示可能是在运行train.py训练到10/100epoch时出现的。你可以根据readme文件中的指示解决voc_annotation.py的错误，并确保数据格式正确。

DERT训练SSDD数据集

### 使用DERT模型训练SSDD数据集

#### 准备工作
为了使用DERT模型训练SSDD数据集，首先需要准备相应的开发环境并安装必要的依赖库。确保Python版本不低于3.7，并且已经配置好CUDA和cuDNN以便GPU加速。

对于环境搭建可以参照如下命令来创建虚拟环境以及安装`torch`, `transformers`等相关包：

conda create -n dert_env python=3.9
conda activate dert_env
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install transformers datasets

#### 数据处理
针对SSDD数据集，在开始之前要将其转换成适合DERT输入的形式。通常情况下这意味着要把图像文件路径列表及其对应的标签整理出来，并保存为COCO格式的JSON文件。这一步骤可以通过编写脚本来完成，具体取决于原始数据存储的方式。

假设已经有了这样的标注文件，则可以直接跳过此部分；如果没有现成的数据预处理器工具可用的话，可能还需要额外寻找或自行构建一个小程序来进行这项任务[^2]。

#### 训练过程
一旦完成了上述准备工作之后就可以着手于实际的训练流程了。下面给出一段基于PyTorch框架下的简单示例代码用于启动训练:

from transformers import DetrForObjectDetection, DetrImageProcessor, Trainer, TrainingArguments
import torch
from datasets import load_dataset

processor = DetrImageProcessor.from_pretrained("facebook/detr-resnet-50")

model = DetrForObjectDetection.from_pretrained("facebook/detr-resnet-50", num_labels=len(CLASSES))

dataset = load_dataset('path_to_ssdd', split='train')

def transform(examples):
    inputs = processor([example['image'] for example in examples['images']], return_tensors="pt")
    targets = []
    for i, target in enumerate(examples['annotations']):
        labels = [CLASSES.index(c) for c in target['categories']]
        boxes = [[b[0], b[1], b[0]+b[2], b[1]+b[3]] for b in target['boxes']]  # xywh -> xyxy format conversion
        area = [(box[2]-box[0])*(box[3]-box[1]) for box in boxes]
        
        image_id = [i]*len(labels)
        iscrowd = [False]*len(labels)

        t = {"labels": labels,
             "boxes": boxes,
             "area": area,
             "iscrowd": iscrowd,
             "image_id": image_id}
        targets.append(t)
    
    inputs["labels"] = targets
    
    return inputs


training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    per_device_train_batch_size=4,
    evaluation_strategy="steps",
    eval_steps=100,
    save_total_limit=2,
    fp16=True if torch.cuda.is_available() else False,
)


trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset.map(transform),
    tokenizer=processor,
)

trainer.train()

这段代码展示了如何加载预训练好的DERT权重作为初始化参数，并设置自定义类别的数量。接着通过Hugging Face提供的API读取本地磁盘上的SSDD数据集，并对其进行适当变换使其适应模型的要求。最后调用Trainer API执行整个训练循环。