mmdetection 训练自己的数据集

＊＊＊etection 训练自己的数据集，您需要按照以下步骤进行操作：

1. 数据准备：将您的自定义数据集按照 mmdetection 的要求进行标注和组织。您可以使用标注工具如 LabelImg、RectLabel 等来标注对象的位置和类别，并将标注结果保存为特定格式（如 VOC、COCO、YOLO 格式）。

2. 配置模型：根据您的需求选择合适的检测模型，并在配置文件中进行相应的修改。mmdetection 提供了一系列预训练模型，您可以选择其中一个作为基础，并根据自己的数据集进行微调。

3. 数据集配置：将您的数据集路径、类别信息等相关信息添加到配置文件中。确保路径正确，并按照指定格式提供类别标签。

4. 训练配置：在配置文件中设置训练参数，如学习率、迭代次数等。您可以根据需求进行调整，以达到最佳效果。

5. 模型训练：使用命令行工具运行训练命令，指定配置文件和 GPU 数量。例如，运行以下命令：

   python tools/train.py {配置文件} [--gpus {GPU 数量}]

等待模型训练完成。

6. 模型测试：训练完成后，您可以使用测试命令对模型进行评估和推理。例如，运行以下命令：

   python tools/test.py {配置文件} {模型权重文件} [--eval {评估指标}]

这将生成检测结果并输出评估指标。

7. 模型使用：您可以使用训练好的模型进行目标检测。加载模型权重，并使用相应的推理代码对图像或视频进行检测。

这些是使用 mmdetection 训练自己的数据集的基本步骤，希望对您有所帮助！如果您还有其他问题，请继续提问。