ByteTrack训练自己的数据集

要训练自己的数据集，可以按照以下步骤进行操作。首先，打开D:\....\ByteTrack-main\yolox\data\datasets\mot.py文件。该文件是用于自定义数据集的脚本文件。接下来，将数据集格式转化为COCO数据集的格式。在转化过程中，需要注意将COCO数据集中没有的变量注释掉，以确保可以正常训练。然而，需要注意的是，如果没有video_id等信息，是无法进行track的。因此，在进行训练之前，需要确保数据集可以提供track所需的相关信息。这样，你就可以使用ByteTrack来训练自己的数据集了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [yolox+ByteTrack 自定义数据集训练](https://blog.csdn.net/Ddddd4431/article/details/126910083)[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: 50%"]
- *3* [用自己的数据集跑ByteTrack——踩坑合集](https://blog.csdn.net/weixin_45294424/article/details/130757042)[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: 50%"]
[ .reference_list ]