ssd训练自己数据集coco

如果你想使用SSD模型来训练自己的数据集，可以将自己的数据集封装成COCO格式，并在SSD-Pytorch的源码中进行修改。具体步骤如下：

1. 将自己的数据集转化为COCO格式，可以使用相应的转化脚本，也可以手动编写。COCO格式的数据集包括一个JSON文件和一系列图片文件，JSON文件中包含了图片的信息、类别信息、标注框等。

2. 在SSD-Pytorch的源码中，修改相应的文件，包括data/coco.py、models/ssd.py、train.py等。在data/coco.py中，修改类别信息、标注框等；在models/ssd.py中，修改模型的输出层；在train.py中，修改训练的参数等。

3. 运行train.py开始训练模型。在训练过程中，可以使用tensorboard等工具来可视化训练过程和结果。

需要注意的是，训练自己的数据集需要一定的数据量和质量，同时需要对模型进行调参和优化，才能得到较好的检测效果。