跑通DETR VOC

＊＊＊ AI Research开发的一种端到端目标检测方法，它利用Transformer将对象检测建模为一种set prediction问题，并用一个匹配机制将预测框与对象对应。因此，DETR在目标检测方面表现良好，并且能够在较少的训练迭代次数内实现较好的性能。

要跑通DETR VOC需要完成以下步骤：

1. 安装torchvision（包含COCO API）和pycocotools：可以通过命令pip install torchvision pycocotools来完成安装。

2. 下载VOC数据集，并将其转换为COCO格式：可以使用voc2coco.py脚本将VOC数据集转换为COCO格式。

3. 下载预训练模型并将其转换为DETR格式：可以从DETR的官方GitHub仓库下载预训练权重，并使用convert_weights.py脚本将其转换为DETR格式。

4. 运行训练脚本：可以使用train.py脚本启动训练过程，该脚本提供了各种参数，如学习率、训练轮数等，可以根据自己的需求进行调整。

相关问题

detr训练voc数据集

### 使用 DETR 模型训练 VOC 数据集

为了使用 DETR (Detection Transformer) 模型来训练 Pascal VOC 数据集，需遵循特定的配置和预处理步骤。以下是详细的说明以及相应的代码示例。

#### 准备环境与安装依赖库
确保已安装 PyTorch 和 torchvision 库，并下载官方提供的 DETR 实现版本或类似的实现框架。对于 mmdetection 的情况，则需要额外设置：

pip install mmcv-full mmdet

#### 下载并准备数据集
Pascal VOC 数据集可以通过官方网站或其他公开资源获取。解压后应具有标准目录结构，通常包括 JPEGImages 文件夹存储图片文件，Annotations 存储 XML 形式的标注信息等。

创建 `train.txt` 和 `val.txt` 来指定哪些样本属于训练集还是验证集[^5]。

#### 修改配置文件
针对 DETR 训练 VOC 数据集的任务需求调整配置文件。假设采用的是 MMDetection 中的 Deformable DETR 配置作为基础模板，在路径 `D:\Code\mmdetection-master\configs\deformable_detr\my_deformable_detr_r50_16x2_50e_coco.py` 上修改相应参数以适应新的数据源[^2]:

- 更改输入尺寸、类别数量以及其他必要的超参；
- 设置评估指标为 `"mAP"` 或者 `"recall"` 以便更好地衡量模型性能；
- 更新权重保存位置和其他日志记录选项；

#### 编写脚本启动训练过程
编写 Python 脚本来调用上述配置好的模型进行训练操作:

from mmdet.apis import init_detector, train_detector
import os.path as osp

config_file = 'path/to/my_deformable_detr_r50_16x2_50e_voc.py'
checkpoint_file = None # 如果继续之前未完成的工作则提供 checkpoint path
work_dir = './tutorial_exps'

model = init_detector(config_file, checkpoint=None)

# 开始训练
train_detector(model, config_file=config_file, distributed=False, validate=True, work_dir=work_dir)

此段代码会读取自定义配置文件初始化网络架构，并通过给定的数据集执行完整的训练循环[^1]。

#### 后续工作
训练完成后可以利用混淆矩阵工具对结果进一步分析，也可以加载最佳 epoch 对新图象做出预测。

使用mmdetection，怎么用deformable DETR检测Voc0714

MMDetection是一个流行的PyTorch深度学习库，用于目标检测任务，其中包括Deformable DETR这一先进的框架。要在MMDetection中用Deformable DETR检测VOC 07+12数据集（通常简称为Voc0714），你可以按照以下步骤操作：

1. **安装MMDetection**:
首先确保已经安装了PyTorch和MMDetection的基本环境，可以使用pip安装：

   pip install mmdet

2. **下载预训练模型**:
Deformable DETR在MMDetection有官方预训练模型。你可以从GitHub仓库下载适合VOC的数据集配置文件，如`configs/deformable_detr/deformable_detr_r50_fpn_1x_voc.py`。

3. **下载VOC数据集**:
下载PASCAL VOC 2007+2012的数据集，并将其转换为MMDetection所需的格式。可以使用`mmdet.datasets`中的工具函数，如`mmcv.datasets.coco.load_annotations`来处理数据。

4. **加载模型并配置**:
加载预训练的Deformable DETR模型，并设置相应的超参数。例如，在`config.py`中调整`data.train`, `data.val`等部分，指定Voc0714作为训练和验证数据集。

5. **训练模型**:
运行命令进行训练，通常是通过命令行工具：

   python tools/train.py <你的配置文件路径> -o output_dir

其中`<你的配置文件路径>`替换为上述提到的配置文件名。

6. **评估和预测**:
训练完成后，你可以使用`tools/inference.py`对Voc0714测试集进行评估，或者在新的图像上做实时检测。