mmdetection中yolox用什么数据集
时间: 2024-06-05 19:12:11 浏览: 13
Yolox 在 mmdetection 中使用的数据集是 COCO(Common Objects in Context),该数据集包含超过 330,000 张图片,其中包含 80 个常见物体类别。这个数据集由微软研究院创建,旨在为计算机视觉研究提供一个广泛的基准测试集。Yolox 在这个数据集上进行训练和测试,以实现对常见物体的检测。
相关问题
mmdetection采用yolox训练自己coco数据集
你想知道如何使用mmdetection和Yolox训练自己的COCO数据集对吗?
首先,确保你已经安装了mmdetection和Yolox。你可以按照官方文档提供的步骤进行安装。
然后,准备你的COCO数据集。确保你的数据集按照COCO数据集的格式进行组织,包括图像文件和相应的标注文件。
接下来,你需要准备一个配置文件用于训练。mmdetection和Yolox都提供了一些示例配置文件,你可以根据自己的需求进行修改。配置文件中包含了训练的各种参数和模型的设置。
在配置文件中,你需要设置数据集的路径、类别数量、输入图像尺寸等信息。确保正确设置了这些参数。
接着,你可以使用命令行工具运行训练命令。根据你选择的框架,命令可能会有所不同。通常的格式是:
```
python tools/train.py 配置文件路径
```
运行命令后,训练将开始执行。你可以通过设置一些训练参数来控制训练的细节,如学习率、迭代次数等。
在训练过程中,模型会不断地进行迭代优化,直到达到预设的停止条件或达到最大迭代次数。
训练完成后,你可以使用训练得到的模型进行预测。具体的预测方法可以参考mmdetection和Yolox的文档。
希望这些信息能对你有所帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。
使用mmdetection训练yolox
你可以按照以下步骤使用 mmdetection 训练 YOLOX:
1. 克隆 mmdetection 仓库:
```shell
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
```
2. 安装依赖项:
```shell
cd mmdetection
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .
```
3. 准备数据集:
将你的数据集准备为 COCO 格式,并将其放置在 mmdetection 目录下的 `data` 文件夹中。
4. 配置训练参数:
- 复制 `configs/yolox/yolox_s.py` 到 `configs` 目录下,并重命名为 `yolox_train_config.py`。
- 修改 `yolox_train_config.py` 中的配置参数,如 `num_classes`(类别数量)和 `data_root`(数据集路径)等。
5. 启动训练:
```shell
python tools/train.py configs/yolox_train_config.py --work-dir work_dirs/yolox_s
```
这将在 `work_dirs/yolox_s` 目录下保存训练日志、模型和其他文件。
请注意,训练 YOLOX 可能需要较长时间,并且可能需要调整不同的训练策略和超参数以达到最佳性能。你可以根据需要选择不同的 YOLOX 变体和配置文件。
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