detr训练图片数较少的数据集如何
时间: 2024-05-26 15:11:47 浏览: 17
应对?
对于detr这种基于Transformer的目标检测模型,训练数据集对于性能影响非常大。如果使用较少的数据集进行训练,可以考虑一些技巧来提高模型性能,例如:
1.数据增强:通过对现有数据进行扭曲、旋转、随机裁剪等操作,增加数据集的多样性,从而增加模型的泛化性能。
2.迁移学习:使用预训练模型的特征来初始化模型参数,从而更好地利用现有的数据集信息。
3.使用合适的标注工具:对于数据集中标注困难的样本,可以使用一些合适的标注工具,如Scribble Annotation Tool,来加快标注过程,并增加数据集的多样性。
尽管这些方法可能无法完全替代大规模数据集的训练,但它们可以极大地提高模型性能,从而更好地适应小规模数据集的任务。
相关问题
detr训练coco数据集
要训练DETR的COCO数据集,你需要将数据标签和图片保存为特定的COCO格式。有两种方法可以获取COCO数据集格式的文件。
第一种方法是使用coco数据集获取工具。你可以使用annotations.json文件和test、train、val2017文件夹来组织你的数据集,其中annotations.json保存了标注信息,而test、train、val2017文件夹保存了图片。通过将你的数据按照这个格式组织,就可以生成符合COCO数据集格式的文件了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [如何用DETR(detection transformer)训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/weixin_50233398/article/details/121785953)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【DETR】DETR训练VOC数据集/自己的数据集](https://blog.csdn.net/m0_46412065/article/details/128538040)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
DETR训练自己的数据集
要训练自己的数据集,可以使用DETR的Github上提供的代码作为基础。DETR***1]
首先,需要准备自己的数据集,确保数据集符合COCO格式。可以参考DETR论文中提供的数据准备方法或者参考其他相关资料。
接下来,可以使用DETR的代码来训练自己的数据集。可以根据自己的需求修改代码中的参数和配置,以适应自己的数据集和模型训练需求。
此外,如果想要加快模型的学习速度,可以下载DETR官方提供的预训练模型。官网提供了resnet_50和resnet_101两个预训练版本,下载后得到.pth文件。可以将这些预训练模型用作自己数据集训练的起点,从而加快模型的收敛速度。
总结起来,要训练自己的数据集,首先需要准备好符合COCO格式的数据集,然后可以使用DETR的代码进行训练,并根据需要修改配置和参数。如果需要加快学习速度,可以下载官方提供的预训练模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [如何用DETR(detection transformer)训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/weixin_50233398/article/details/121785953)[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* [基于DETR的人脸伪装检测](https://download.csdn.net/download/FriendshipTang/88038809)[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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