我希望用一张图片训练mmclassification,在哪里设置
时间: 2024-03-02 18:48:50 浏览: 17
如果您想使用一张图片训练 mmclassification,可以按照以下步骤操作:
1. 准备数据集:将您的图片放在一个文件夹中,并按照需要的类别进行分类,每个类别一个子文件夹。例如,如果您要训练一个分类猫和狗的模型,可以创建两个子文件夹 cat 和 dog,然后将相应的图片放入这些子文件夹中。
2. 配置数据集:在 mmclassification 中,可以使用 `ImageNetDataset` 类来读取图片数据,该类会自动根据子文件夹的名称来识别不同的类别。您可以通过修改 `data` 字段中的 `img_prefix` 参数来指定图片文件夹的路径,通过修改 `data` 字段中的 `ann_file` 参数来指定数据集的列表文件路径。具体配置可以参考 mmclassification 官方文档。
3. 配置模型:选择您需要的模型,并根据需要修改其配置文件中的参数。例如,如果您需要训练一个 ResNet18 模型,可以选择 `resnet18_b32x8_imagenet.py` 配置文件,并根据需要修改其中的参数。具体的配置文件可以在 mmclassification 的 `configs` 文件夹中找到。
4. 启动训练:运行 `tools/train.py` 脚本来启动训练,其中需要指定配置文件的路径。例如,如果您选择了 `resnet18_b32x8_imagenet.py` 配置文件,可以运行以下命令来启动训练:
```
python tools/train.py configs/resnet18_b32x8_imagenet.py
```
在训练过程中,模型会自动读取指定路径下的图片,并根据您设定的类别进行分类训练。