mmdetection小物体检测不到

针对mmdetection小物体检测不到的问题，可以尝试以下几个方法：

# 代码示例
1. 尝试调整模型的超参数，例如增加训练轮数、调整学习率等。
2. 尝试使用更高分辨率的图片进行训练和测试。
3. 尝试使用更加精细的标注数据，例如使用更加准确的标注工具或者增加标注点的数量。

相关问题

mmdetection rtmdet 训练

mmdetection是一个开源的物体检测工具库，其中包含了RTMDet（Real-Time Multiscale Detection）模型。RTMDet在目标检测、实例分割和旋转框检测等领域表现出色，并且其精度超越了最新推出的YOLOv8。商汤在2023年6月4日开源了mmdetectionv3.0.0版本，并对RTMDet进行了高度评价，称其不仅在从微小到超大的模型尺寸上实现了最佳参数-精度平衡，还取得了最新的技术突破。

如果你想配置和训练RTMDet，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装mmcv和mmdetection：使用pip命令安装mmcv和mmdetection库。具体命令如下：

   pip install -U openmim
   mim install mmengine
   mim install "mmcv>=2.0.0"
   git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
   cd mmdetection
   pip install -v -e .

2. 验证安装：下载RTMDet的配置文件和权重文件。具体命令如下：

   mim download mmdet --config rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco --dest .

3. 进行训练：根据你的数据集修改配置文件中的num_classes，将其改为你数据集的类别数量（不包括背景类）。然后使用train.py脚本进行训练，具体命令如下：

   python tools/train.py \
   ${CONFIG_FILE} \
   [optional arguments]

4. 进行测试：使用测试集中带有真值的图像进行测试，验证模型的性能。

请注意，以上步骤仅为训练RTMDet的基本流程，具体的配置和参数设置可能因实际情况而有所不同。你可以参考mmdetection官方文档和GitHub仓库获取更详细的信息和示例代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [当今最强最快的目标检测器（超越 YOLO v8）RTMDet的环境配置及自定义训练](https://blog.csdn.net/qq_42308217/article/details/130628650)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [mmdetection3.1.0 训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/shuaijieer/article/details/131754881)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]