mmdetection怎么选训练时的数据集

mmdetection训练时的数据集可以通过修改配置文件中的数据集路径来选择。具体来说，需要在配置文件中指定训练集、验证集和测试集的路径，以及类别数等信息。

例如，在使用COCO数据集进行训练时，可以在配置文件中设置如下参数：

dataset_type = 'CocoDataset'
data_root = 'data/coco/'
classes = ('person', 'car', 'dog', ...)
train_pipeline = [...]
val_pipeline = [...]
test_pipeline = [...]
data = dict(
    samples_per_gpu=2,
    workers_per_gpu=2,
    train=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=data_root + 'annotations/instances_train2017.json',
        img_prefix=data_root + 'train2017/',
        pipeline=train_pipeline),
    val=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=data_root + 'annotations/instances_val2017.json',
        img_prefix=data_root + 'val2017/',
        pipeline=val_pipeline),
    test=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=data_root + 'annotations/instances_val2017.json',
        img_prefix=data_root + 'val2017/',
        pipeline=test_pipeline))

其中，`ann_file`指定了标注文件的路径，`img_prefix`指定了图像文件的路径，`pipeline`指定了数据增强的方式。