DINO训练自己的数据集

DINO模型可以用于训练自己的数据集。首先，你需要准备好你的数据集，并按照特定的目录结构组织数据。对于COCO标准数据集，目录结构包括train2017文件夹、val2017文件夹和annotations文件夹，其中annotations文件夹中包含instances_train2017.json和instances_val2017.json两个文件。[2]

如果你想使用CADC数据集进行实验，你可以按照你的需求对数据集进行划分。CADC数据集是一个冰雪环境下的自动驾驶数据集，包含5250张图片。你可以将其中的一部分作为测试集，一部分作为训练集和验证集。例如，你可以将1050张图片作为测试集，剩下的4200张按照4:1的比例划分为训练集和验证集，即3360张作为训练集，840张作为验证集。这样可以确保测试集和训练集是完全独立的，训练集中没有获取到测试集的信息。[3]

一旦你准备好了自己的数据集，你可以使用DINO模型进行训练。你可以参考DINO的文档或代码库中的说明，了解如何使用自己的数据集进行训练。根据你的数据集的特点和需求，你可能需要进行一些适当的调整和参数设置，以获得最佳的训练效果。

相关问题

dino训练自己的数据集

要训练自己的数据集，可以参考以下步骤：

1. 首先，你需要在cinfig/DINO中的四个py文件（除了coco_transformer.py）中选择一个进行修改。这些文件用于完成训练或验证等任务。你可以根据自己的需求和数据集的特点对其中任意一个文件进行修改。

2. 在开始训练之前，需要将你的数据集转换为COCO标准。如果你使用的是YOLO标准或者VOC标准，你需要自行搜索相应的数据集转换工具。转换为COCO标准后，你可以在DINO的代码中进行相应的设置。

3. 接下来，你需要修改num_classes这个参数。根据你的数据集中的类别数量，将num_classes设置为相应的值。这个参数用于指定模型需要识别的类别数。

4. 最后，你可以根据需要进行其他的设置和修改。可以在requirements.txt文件中找到与DINO相关的所有要求。你可以使用pip等工具安装所需的依赖项。

通过以上步骤，你就可以使用DINO来训练自己的数据集了。记得根据你的需求和数据集的特点进行相应的修改和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Win系统使用DINO训练自己数据集](https://blog.csdn.net/weixin_42410915/article/details/127787878)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [DINO在Windows环境下训练 自定义数据集](https://blog.csdn.net/Lc_001/article/details/129197052)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [dino:该存储库包含“使用预训练的语言模型生成数据集”的代码。](https://download.csdn.net/download/weixin_42121754/18724819)[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: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

dino 训练自己的数据集

要使用DINO训练自己的数据集，你需要准备好数据集并修改数据读取代码。首先，你需要下载ADE20K数据集，你可以从官方网站或百度网盘下载\[2\]。然后，将数据集上传到Linux系统，并按照以下格式组织数据集文件夹结构\[3\]：

---------------
| |--ADEChallengeData2016
|   |--annotations
|   |   |--training
|   |   |   |--ADE_train_00000001.png
|   |   |--validation
|   |   |   |--ADE_val_00000001.png
|   |--images
|   |   |--training
|   |   |   |--ADE_train_00000001.png
|   |   |--validation
|   |   |   |--ADE_val_00000001.png

接下来，你需要修改数据读取代码，将数据集路径指定为你上传的数据集路径。在DINO的官方代码中，默认的数据集路径是`./segmentation/data/ADEChallengeData2016/`。如果你不想修改代码，可以在`./segmentation`文件夹下创建一个`data`文件夹，并将ADEChallengeData2016数据集加载到`data`文件夹下\[3\]。

完成以上准备工作后，你可以运行以下命令来训练自己的数据集：

sh dist_train.sh configs/ade20k/upernet_internimage_t_512_160k_ade20k.py 8

这个命令将使用配置文件`upernet_internimage_t_512_160k_ade20k.py`来进行训练，同时使用8个GPU进行训练\[1\]。你可以根据自己的需求修改配置文件来调整训练参数。

希望这些信息对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [InternImage segmentation部分代码复现及训练自己的数据集（一）](https://blog.csdn.net/yeeeeeeeeeeees/article/details/129932034)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]