solo训练自己的数据集
时间: 2023-10-01 07:09:06 浏览: 63
要训练SOLO模型使用自己的数据集,你需要完成以下几个步骤:
1. 创建自己的数据集类:
在SOLO/mmdet/datasets文件夹下创建一个新的Python文件,例如pig_data.py。在这个文件中,你需要创建一个继承自CocoDataset的新类,并定义你的自定义类别列表。例如:
```python
from .coco import CocoDataset
from .registry import DATASETS
@DATASETS.register_module
class pig_data(CocoDataset):
CLASSES = ['pig_standing', 'pig_kneeling', 'pig_side_lying', 'pig_action_unknown', 'pig_climbing', 'person']
```
2. 修改datasets/__init__.py文件:
在SOLO/mmdet/datasets/__init__.py文件中,导入并添加你的数据集类到__all__列表中。例如:
```python
from .pig_data import pig_data # 导入你的自定义数据集类
__all__ = [
# 其他数据集类...
'pig_data', # 添加你的自定义数据集类
]
```
3. 配置训练文件:
在进行训练之前,你需要配置训练文件(通常是config文件)以使用你的自定义数据集。在配置文件中,你需要更改以下几个部分:
- 修改`data_root`字段为你的数据集的根目录。
- 修改`classes`字段为你的自定义类别列表。
- 修改`data.train.type`字段为你的自定义数据集类的名称,例如`pig_data`。
- 修改`data.train.data_root`字段为你的训练集数据所在的路径。
- 修改`data.train.ann_file`字段为你的训练集标注文件的路径。
- 修改`data.train.img_prefix`字段为你的训练集图像文件的路径。
完成上述步骤后,你就可以使用SOLO模型训练你的自定义数据集了。