mmdetection训练自己的coco

MMDetection是一个基于PyTorch的开源目标检测框架，支持多种模型和数据集，其中包括COCO数据集。如果想要训练自己的COCO数据集，需要进行以下步骤：

1. 准备数据集：将自己的数据集按照COCO数据集的格式进行标注，并将标注文件保存为json格式。

2. 配置训练参数：在mmdetection/configs/目录下选择一个合适的配置文件，并根据自己的需求进行修改，例如修改数据集路径、学习率、迭代次数等。

3. 开始训练：使用命令行运行以下命令开始训练：

   python tools/train.py ${CONFIG_FILE} [--work-dir ${WORK_DIR}]

其中，${CONFIG_FILE}为配置文件路径，${WORK_DIR}为训练结果保存路径。

4. 测试模型：训练完成后，可以使用以下命令测试模型：

   python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [--out ${RESULT_FILE}] [--eval ${EVAL_METRICS}]

其中，${CHECKPOINT_FILE}为训练结果保存的模型文件路径，${RESULT_FILE}为测试结果保存路径，${EVAL_METRICS}为评估指标。

以上就是训练自己的COCO数据集的基本步骤，需要注意的是，训练过程中可能会遇到各种问题，需要根据具体情况进行调试。

相关问题

mmdetection训练自己的COCO数据集

您好！对于训练自己的COCO数据集，可以使用MMDetection进行操作。下面是一般的步骤：

1. 数据准备：将自己的数据集标注为COCO格式，包括图像和对应的标注文件。可以使用标注工具如LabelImg进行标注，并将标注结果转换为COCO格式的JSON文件。

2. 配置文件：根据您的模型需求，在MMDetection中选择合适的配置文件。配置文件定义了模型结构、数据集路径、优化器设置等。您可以在MMDetection的configs目录下找到相关示例配置文件，如faster_rcnn_r50_fpn_1x.py。

3. 修改配置文件：根据您的数据集和项目需求，修改配置文件中的相关参数。主要包括类别数、路径配置、输入尺寸等。确保将数据集路径设置为您自己的COCO数据集路径。

4. 数据集注册：根据您的数据集名称，在MMDetection的datasets目录下创建一个新的数据集文件，继承COCODataset，并注册到datasets/__init__.py中。

5. 训练模型：使用命令行运行训练脚本，指定配置文件和GPU数量。例如，使用以下命令进行训练：
python tools/train.py <config_file> --gpus <num_gpus>

6. 模型评估和推理：训练完成后，可以使用训练得到的模型进行评估和推理。可以使用以下命令进行评估：
python tools/test.py <config_file> <checkpoint_file> [--out <result_file>] --eval <eval_types>

以上是一般的训练自己的COCO数据集的步骤，具体操作可以根据您的需求和数据集来调整。希望对您有所帮助！如果您有其他问题，请随时提问。

mmdetection框架训练coco数据集中断了怎么接着继续训练

如果你使用的是mmdetection框架，训练coco数据集时中断了，你可以使用以下步骤来接着继续训练：

1. 找到你中断训练时保存的最近一次的checkpoint文件，通常在你训练时指定的checkpoint目录下。

2. 在你的训练配置文件中，将`resume_from`的值设置为你找到的checkpoint文件的绝对路径。

3. 修改训练配置文件中的`total_epochs`参数为你想要训练的总轮数，比如之前你已经训练了5个epoch，现在想再训练10个epoch，那么你就将`total_epochs`设置为15。

4. 执行继续训练的命令，例如：

   python tools/train.py ${CONFIG_FILE} --resume_from=${CHECKPOINT_FILE} --total_epochs=${TOTAL_EPOCHS}

5. 等待训练结束即可。

需要注意的是，如果你在训练时使用了分布式训练（distributed training），那么在接着继续训练时也需要使用相同的分布式训练方式。如果你想要更多的帮助，请参考mmdetection框架的官方文档。