天池平台用yolox模型训练自己的数据集提供的文档和教程详细

在天池平台上使用 YOLOX 模型训练自己的数据集，可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据集

首先，您需要准备一组包含您要检测的对象的图像数据集。您可以将这些图像放在一个文件夹中，并为每个对象编写一个标签文件。

标签文件格式如下：

<object-class> <x> <y> <width> <height>

object-class：对象的类别名称

x：对象左上角的 x 坐标，范围在 0 到 1

y：对象左上角的 y 坐标，范围在 0 到 1

width：对象的宽度，范围在 0 到 1

height：对象的高度，范围在 0 到 1

例如，一条包含“猫”对象的标签行可能如下所示：

cat 0.2 0.3 0.4 0.5

2. 创建数据集

在天池平台上，您可以使用“数据集管理”工具创建一个数据集。您需要上传您的图像和标签文件，并指定图像大小和类别名称。

3. 下载 YOLOX 模型

您需要下载 YOLOX 模型代码和预训练模型。您可以从 GitHub 上的 YOLOX 项目中下载代码和预训练模型。

git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git
cd YOLOX

4. 安装依赖项

您需要安装一些依赖项，包括 PyTorch、OpenCV 和 pycocotools。

pip install torch
pip install opencv-python
pip install pycocotools

5. 修改配置文件

您需要修改 YOLOX 模型的配置文件，以适应您的数据集。您可以在“YOLOX/yolox/configs”目录下找到配置文件。

在配置文件中，您需要修改以下内容：

- num_classes：您的数据集中对象的数量
- dataset：您的数据集的名称
- train_ann：您的训练标签文件的名称
- val_ann：您的验证标签文件的名称
- data_dir：您的数据集文件夹的路径
- input_size：您的输入图像的大小

6. 训练模型

您可以使用以下命令开始训练模型：

python tools/train.py -f configs/yolox_s.py -d 1 -b 4 --fp16 -c /home/work/user-job-dir/YOLOX/work_dirs

其中，

- -f 指定您的配置文件的名称
- -d 指定使用的 GPU 数量
- -b 指定每个 GPU 的批次大小
- --fp16 指定使用半精度浮点数训练模型
- -c 指定用于保存训练结果的文件夹路径

7. 测试模型

在训练完成后，您可以使用以下命令测试模型：

python tools/eval.py -f configs/yolox_s.py -d 1 -b 4 --fp16 -c /home/work/user-job-dir/YOLOX/work_dirs

其中，

- -f 指定您的配置文件的名称
- -d 指定使用的 GPU 数量
- -b 指定每个 GPU 的批次大小
- --fp16 指定使用半精度浮点数测试模型
- -c 指定保存训练结果的文件夹路径

8. 导出模型

您可以使用以下命令将训练好的模型导出为 ONNX 格式：

python tools/export_onnx.py -f configs/yolox_s.py -o /home/work/user-job-dir/YOLOX/work_dirs/yolox_s.onnx -c /home/work/user-job-dir/YOLOX/work_dirs/latest.pth --dynamic

其中，

- -f 指定您的配置文件的名称
- -o 指定导出模型的名称和保存路径
- -c 指定训练结果的路径
- --dynamic 指定导出动态形状的 ONNX 模型

现在，您已经知道了如何在天池平台上使用 YOLOX 模型训练自己的数据集。