detr训练自己的数据集

要训练自己的数据集，首先需要将数据集准备成COCO格式或者VOC格式。然后，需要使用DETR的源代码（PyTorch实现）来训练模型，可以通过Git将DETR源代码克隆到本地。在DETR源代码中，有一个名为train.py的文件，负责训练模型。在训练模型之前，需要修改train.py文件中的一些参数，例如数据集的路径、训练的epoch数、batch size等等。修改完成后，可以运行train.py文件来开始训练模型。

在训练模型时，可以使用GPU来加速训练过程。训练完成后，可以使用训练好的模型来进行目标检测。

相关问题

DETR训练自己数据集

要训练自己的数据集，需要进行以下步骤：

1. 准备数据集，包括图像和对应的标注文件。
2. 将标注文件转换为COCO格式，即包括图像信息和目标检测信息的JSON文件。
3. 修改DETR代码中的数据加载部分，使其能够读取自己的数据集。
4. 进行训练并调整超参数，如学习率、batch size等。
5. 在训练过程中进行模型评估，并根据评估结果进行调整和优化。

detr训练自己数据集

感谢您的提问。关于detr训练自己的数据集，我可以回答您的问题。detr是一种目标检测算法，可以用于检测图像中的物体。如果您想要训练自己的数据集，需要先准备好数据集，包括图像和标注信息。然后，您可以使用detr提供的训练代码，将自己的数据集输入到模型中进行训练。在训练过程中，您可以根据需要调整模型的超参数，以获得更好的检测效果。希望这个回答能够帮助到您。