怎么在mmdetection上训练自己的数据集

在mmdetection上训练自己的数据集，首先需要准备好数据集。你可以使用提供的数据集，下载链接为，将数据集解压并放到mmdetection的data文件夹中。

接下来，需要确保你的环境符合要求。在centos=7.9.2009、python=3.7.0、cuda=10.2.89、cudnn=7.6.5、torch=1.6.0和torchvision=0.7.0的环境下进行操作。

在准备好数据集和环境后，可以开始进行训练前的准备。这包括修改数据集相关参数和训练相关参数。你需要根据你的数据集的具体情况修改相关参数。

修改数据集相关参数包括设置类别数量、数据集路径、类别标签等。修改训练相关参数包括设置训练模型、学习率、训练轮数等。

完成参数的修改后，可以开始训练。可以选择使用单个GPU进行训练，也可以选择使用多个GPU进行训练。

训练完成后，可以使用训练结果进行测试并进行可视化。你可以使用验证集图片进行测试，可以可视化训练日志，还可以使用DetVisGUI进行可视化。此外，还可以计算模型复杂度和推理速度。

以上是在mmdetection上训练自己的数据集的步骤和方法。希望对你有帮助。

References:
数据集下载链接: https://download.csdn.net/download/weixin_43799388/84425688
环境要求: centos=7.9.2009 python=3.7.0 cuda=10.2.89 cudnn=7.6.5 torch=1.6.0 torchvision=0.7.0
训练前的准备、修改参数、开始训练等详细步骤请参考相关资料。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【MMDetection】v2.22.0入门：训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/weixin_43799388/article/details/123439138)[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%"]
- *2* [mmdetection训练自己的数据集(详细)](https://blog.csdn.net/qq_30121457/article/details/112591430)[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%"]
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