yolox训练自己的coco数据集
时间: 2023-09-20 20:11:20 浏览: 65
要训练自己的COCO数据集,你需要按照以下步骤进行操作:
1. 首先,将yolox/data/datasets/coco_classes.py中的COCO_CLASSES修改为你自己数据集的类别名称。这样做是为了让yolox能够正确地识别和分类你的数据集中的物体。
2. 确保你已经安装了yolox的环境。你可以使用以下命令创建一个名为yolox的conda环境,并安装必要的依赖项:
```
conda create -n yolox python=3.8
conda activate yolox
pip install torch==1.8
cd yolox
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
```
3. 下载最新的预训练模型,并将其放置在项目yolox的文件夹下。预训练模型可以在yolox的GitHub页面上找到。
4. 数据准备:确保你的数据集按照COCO数据集的格式进行组织,并包含标注信息。你可以使用COCO API进行数据集的准备和标注。需要安装pycocotools,可以通过以下命令进行安装:
```
git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi
cd cocoapi/PythonAPI/
python setup.py build_ext install
```
5. 使用yolox进行训练:运行以下命令来训练你的自定义数据集:
```
python tools/train.py -f exps/default/yolox_s.py -d <your dataset path> -c <your pretrained model path> --batch_size <batch size> --num_epochs <number of epochs>
```
这个命令将使用yolox_s.py的配置文件,指定你的数据集路径,预训练模型的路径,批量大小和训练的轮数。你需要将这些参数替换为你自己的路径和设置。
请注意,这只是一个简单的示例命令,你可能需要根据你的具体情况进行一些调整。
通过按照上述步骤操作,你就可以使用yolox训练自己的COCO数据集了。祝你好运!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolox 训练自己的数据集 (COCO格式)](https://blog.csdn.net/zxxxiazai/article/details/120906366)[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* [YOLOX训练自己的数据集(coco格式)](https://blog.csdn.net/weixin_43804047/article/details/120433479)[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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