mmdetection训练自己的模型

要使用mmdetection训练自己的模型，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 数据准备：首先，您需要准备训练和验证集的数据。数据应遵循COCO格式，并且包含图像和相应的标注文件（JSON或XML格式）。确保数据集中的类别标签与您要检测的对象匹配。

2. 配置文件：接下来，您需要创建一个配置文件，以定义模型的架构、训练和推理的相关参数。配置文件是一个Python文件，其中包含了模型、优化器、学习率调度器等的设置。您可以在mmdetection的官方文档中找到详细的配置文件示例和说明。

3. 模型训练：使用命令行工具运行训练脚本进行模型训练。例如，使用以下命令启动训练：

   python tools/train.py {config_file}

其中，`{config_file}`是您创建的配置文件的路径。

4. 模型评估：在训练过程中，您可以添加验证集并进行模型评估。使用以下命令运行评估脚本：

   python tools/test.py {config_file} {checkpoint_file} [--eval {metric}]

其中，`{checkpoint_file}`是训练过程中保存的模型权重文件路径，`{metric}`是您选择的评估指标，默认为bbox。

5. 模型推理：完成训练和评估后，您可以使用训练得到的模型进行推理。使用以下命令运行推理脚本：

   python tools/infer.py {config_file} {checkpoint_file} [--img {image_path}]

其中，`{image_path}`是您要进行推理的图像路径。

请注意，以上仅是训练自己的模型的基本步骤，具体的操作可能会因您的需求和数据集而有所不同。建议您参考mmdetection官方文档中的更详细教程和示例代码来进行相关设置和调整。