训练自己的voc数据集

要训练自己的VOC数据集，你可以按照以下步骤进行操作。首先，你需要将VOC数据集转换成COCO格式。你可以使用Labelimg等软件进行标注，并将标注结果转换成COCO格式。如果你在网上找到的格式转换代码比较混乱，你也可以自己编写一个转换脚本来完成这个任务。[1]

接下来，你需要准备训练DETR模型所需的数据。你可以使用多伦多大学的PolyRNN Demo、labelimg等软件来进行标注。另外，你还可以使用一个特别针对VOC2007数据集的改造的软件来制作数据集。你需要构造VOC2007数据集内部形式，包括Annotations、ImageSets和JPEGImages文件夹，并在ImageSets下创建Main文件夹来存放数据集索引。[2]

在训练过程中，你需要修改一些参数。首先，你需要将预训练权重进行修改，因为COCO数据集有80个类别，而VOC数据集只有20个类别。你需要将num_classes参数修改为21，并传入修改后的权重文件。你可以使用以下代码来修改预训练权重并保存新的权重文件：

import torch
pretrained_weights = torch.load('detr-r50-e632da11.pth')
num_classes = 21
pretrained_weights["model"]["class_embed.weight"].resize_(num_classes, 1, 256)
pretrained_weights["model"]["class_embed.bias"].resize_(num_classes, 1)
torch.save(pretrained_weights, "detr_r50_%d.pth" % num_classes)

最后，你可以使用修改后的权重文件来训练DETR模型，并使用你转换好的VOC数据集进行训练。你可以将coco_path参数修改为你自己的COCO路径，并按照DETR的训练过程进行训练。[3]

希望这些步骤对你有帮助！