linux系统nnunet训练自己的数据集

要在Linux系统上使用nnUNet训练自己的数据集，需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经正确安装了nnUNet。你可以通过以下命令来安装nnUNet：

   pip install nnunet

2. 然后，准备好你自己的数据集。将数据集放置在适当的位置，并确保数据集的文件结构与nnUNet所需的格式相匹配。你可以使用`nnUNet_convert_decathlon_task`命令来转换数据集的格式。例如，假设你的数据集位于`/path/to/your/data`，你可以使用以下命令来转换数据集的格式：

   nnUNet_convert_decathlon_task -i /path/to/your/data

3. 接下来，进入`nunet/training/network_training`目录并运行`nnUNetTrainerV2`命令来开始训练。你可以使用以下命令来执行此操作：

   cd nnunet/training/network_training
   python nnUNetTrainerV2.py

通过按照上述步骤操作，你就可以在Linux系统上使用nnUNet训练自己的数据集了。

相关问题

yolov3训练自己的数据集 linux

要在Linux上使用YOLOv3训练自己的数据集，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 下载YOLOv3的预训练模型。使用以下命令下载预训练权重文件：

   wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

2. 标注数据。你需要为你的数据集标注bounding box，并生成相应的label文件。可以使用一些标注工具来完成这个任务。

3. 制作自己的数据集。在darknet目录下创建一个VOCdevkit文件夹，并将刚才标注好的数据集（包括图像和对应的label文件）拷贝到该文件夹下。

4. 下载并编译源代码。使用以下命令下载YOLOv3的源代码：

   git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
   cd darknet
   make

5. 修改配置文件。在darknet/cfg目录下，你需要修改yolov3.cfg文件来适应你的数据集。主要修改的地方包括：设置`batch`和`subdivisions`为适当的数值（这取决于你的显卡内存），设置`classes`为你数据集中的类别数目，设置`filters`为`（classes + 5）* 3`。

6. 转换label文件格式。通过以下命令来转换label文件格式：

   wget https://pjreddie.com/media/files/voc_label.py
   python voc_label.py

7. 开始训练。使用以下命令开始训练你的数据集：

   ./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights

以上是在Linux上使用YOLOv3训练自己的数据集的步骤。请注意，这只是基本步骤，具体操作可能会因为你的数据集和环境的不同而有所差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [超详细教程：YOLO_V3（yolov3）训练自己的数据](https://blog.csdn.net/qq_21578849/article/details/84980298)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

Yolov5训练自己的数据集linux

要在Linux上使用Yolov5训练自己的数据集，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经准备好了文件路径。你需要下载Yolov5的官方代码，并在你的训练集文件夹中创建一个文件夹，用于存放你的训练集数据。

2. 进入你的虚拟环境。你可以使用conda activate命令来进入你的虚拟环境。如果你想切换到其他虚拟环境，可以使用conda source activate命令。如果你想退出虚拟环境，可以使用conda deactivate命令。使用conda env list命令可以查看所有存在的虚拟环境。

3. 下载预训练的.pt文件。你可以使用git clone命令从GitHub上下载Yolov5项目。然后，你可以在该项目中找到预训练的.pt文件。

4. 运行训练命令。你可以使用以下命令来训练自己的数据集：

   python train.py --data data/train20210425.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --epochs 10 --batch-size 32

这个命令中的参数包括了你的数据集路径、配置文件路径、预训练权重文件路径、迭代次数和批量大小等。你需要根据你的实际情况进行相应的修改。

请注意，以上步骤仅供参考，在实际操作中可能需要根据你的具体情况进行适当的调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [linux服务器虚拟环境部署yolov5 & 训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/qq_24586395/article/details/116054842)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]