mmdetection类别修改

mmdetection是一个开源的目标检测框架，用于训练和测试图像中的目标物体。在使用mmdetection进行目标检测任务时，如果我们的数据集的类别数与预训练权重文件基于的MS COCO数据集不一致，我们需要对类别进行修改。

要修改类别，我们需要在模型的配置文件中进行相应的设置。一般来说，我们需要修改两个地方：model和state_dict。在model中，我们可以通过修改meta这个key来设置我们自定义数据集的类别信息。可以使用以下代码来查看meta中包含的基础信息：

for metak in model['meta'].keys():
    print(metak)

通过打印meta中的内容，我们可以看到包含了关于数据集类别的信息。我们可以根据自己的数据集中的类别数量进行相应的修改。在state_dict中，我们需要修改与类别相关的字段，以保证模型在训练和测试时正确地识别和分类目标物体。

综上所述，要修改mmdetection的类别，我们需要在模型配置文件中修改model和state_dict的相关字段，以适应自己的数据集的类别信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [修改mmdetection预训练模型权重的类别数，以Pascal VOC为例](https://blog.csdn.net/qq_45586192/article/details/127985800)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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