mmdetection ssd训练voc

要训练MMDetection中的SSD模型用于VOC数据集，你可以按照以下步骤进行：

1. 首先，确保你已经克隆了MMDetection项目的代码库并安装了相关的依赖。
2. 然后，准备好你的VOC数据集，包括图片和相应的标注文件。
3. 根据你的数据集配置文件，修改SSD模型的配置文件(ssd.py)，将num_classes设置为你数据集中的类别数，以适应你的训练任务。
4. 使用命令行工具运行训练脚本，指定SSD模型的配置文件和预训练模型的路径。例如：python tools/train.py configs/ssd/ssd300_myself.py --work_dir work_dirs/ssd300_myself --pretrained work_dirs/ssd300_myself/latest.pth。这将开始模型的训练过程，并将训练的权重保存在指定的工作目录下。
5. 等待训练完成后，你可以使用测试命令行工具来评估模型在VOC数据集上的性能。例如：python tools/test.py configs/ssd/ssd300_myself.py work_dirs/ssd300_myself/latest.pth --eval mAP。这将计算模型的平均精度(mean Average Precision)。

通过按照上述步骤进行，你就可以训练MMDetection中的SSD模型用于VOC数据集，并评估训练结果的性能了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MMDetection实战：MMDetection训练与测试](https://download.csdn.net/download/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/85331635)[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* *3* [【mmdetection】SSD训练自己的VOC数据集注意事项](https://blog.csdn.net/H_Ben_Ben/article/details/120336630)[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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