最新的mmdet如何进行训练自己的数据集

要使用最新的mmdetection训练自己的数据集，您需要按照以下步骤进行操作：

1. 数据准备：将您自己的数据集准备好，包括标注和图像。确保您的数据集遵循mmdetection所需的格式。

2. 配置文件：根据您的数据集和任务，修改mmdetection的配置文件。配置文件通常位于`configs/`目录下，您可以选择合适的配置文件进行修改。

3. 数据集注册：在`mmdet/datasets/`目录下创建一个新的数据集类，并在`mmdet/datasets/__init__.py`中注册您的数据集。

4. 模型选择：根据您的任务需求，选择合适的预训练模型作为基础模型。

5. 训练：使用命令行运行`tools/train.py`脚本来进行训练。您需要指定配置文件和输出文件夹等参数。

6. 模型评估：训练完成后，您可以使用`tools/test.py`脚本来评估模型在验证集上的性能。

以上是一般的步骤，具体操作可能需要根据您的数据集和任务进行调整。您可以参考mmdetection的文档和示例代码来了解更多细节。

相关问题

mmdet训练自己的数据集

你可以使用 mmdetection 来训练自己的数据集。以下是一个大致的流程：

1. 数据准备：将你的数据集准备成特定的格式，包括图片和对应的标注文件。可以参考 mmdetection 的文档了解数据格式的要求。

2. 配置模型：根据你的任务需求，在 mmdetection 的配置文件中选择合适的模型和对应的参数设置。你可以在 mmdetection 的官方仓库中找到预训练模型和相应配置文件的示例。

3. 数据集划分：将准备好的数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常情况下，训练集用于模型参数的更新，验证集用于调整超参数和模型选择，测试集用于最终评估模型性能。

4. 训练模型：使用 mmdetection 提供的命令行工具，在训练集上训练模型。通过指定相应的配置文件、数据集路径和其他训练参数，可以开始训练过程。训练过程会生成一系列的模型权重文件，每个权重文件代表不同的训练轮次。

5. 模型评估：在验证集上使用训练得到的模型进行评估，计算各种指标如精确度、召回率等。这有助于了解模型在不同指标上的表现和调整训练过程。

6. 模型部署：根据你的需求，可以将训练好的模型部署到相应的环境中，如服务器、移动设备等。

需要注意的是，mmdetection 是一个基于 PyTorch 的物体检测框架，对于新手来说可能需要一些学习和实践的时间。建议先阅读 mmdetection 的文档和示例代码，了解其基本使用方法和常见问题的解决方案。

mmdet用EDTER训练自己的数据集

很抱歉，根据提供的引用内容中，并没有提到mmdet和EDTER这两个概念。所以，我无法为您提供关于mmdet用EDTER训练自己的数据集的具体答案。如果您有其他问题，我会很愿意帮助您。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [边缘检测论文简读、开源代码和数据集合集](https://blog.csdn.net/weixin_42990464/article/details/113493920)[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%"]
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