mmdetection 自定义训练配置
时间: 2023-09-08 12:16:36 浏览: 67
对于使用mmdetection进行自定义训练的配置,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 准备数据集:确保你的数据集符合mmdetection要求的格式。你需要创建一个包含训练图片和对应标注的文件夹,并生成一个对应的JSON文件来描述目标类别、图片路径和标注信息。
2. 配置模型:在mmdetection的配置文件中,你可以选择合适的预训练模型作为基础,并对其进行调整以满足你的需求。配置文件通常位于`configs`文件夹下,你可以根据实际情况选择对应的配置文件。
3. 修改配置文件:打开你选择的配置文件,并根据你的需求进行修改。主要关注以下几个方面:
- 数据集配置:设置数据集路径、类别数和类别名称等信息。
- 训练参数配置:设置训练的迭代次数、学习率、学习率衰减策略等。
- 模型结构配置:根据数据集和任务类型,调整模型结构相关的参数,如anchor大小和数量、FPN特征金字塔层数等。
4. 配置训练脚本:在mmdetection中,可以使用`tools/train.py`脚本进行训练。你需要在命令行中指定配置文件和保存模型的路径等信息。
例如,运行以下命令开始训练:
```
python tools/train.py <config_file> --work-dir <output_dir>
```
其中`<config_file>`是你修改后的配置文件路径,`<output_dir>`是模型保存的路径。
以上是mmdetection进行自定义训练的基本步骤和配置方法。你可以根据具体需求对配置文件进行调整,以获得更好的训练效果。
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 ]
mmdetection训练自己数据集
***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:首先,您需要准备您自己的数据集。这包括图像和相应的标注文件。确保您的数据集按照 mmdetection 的要求进行格式化。
2. 配置文件:接下来,您需要创建一个配置文件,以指定模型、数据集和训练参数等。您可以根据 mmdetection 提供的示例配置文件进行修改,以适应您的自定义数据集。
3. 模型初始化:在开始训练之前,您可以使用已经在大规模数据集上预训练好的模型(如 COCO)在您的数据集上进行微调。您可以在配置文件中指定预训练模型的路径。
4. 训练:运行训练脚本,指定使用的配置文件和其他参数。训练过程中,mmdetection 将根据您的配置文件和数据集进行迭代优化。
5. 评估和调优:训练完成后,您可以使用 mmdetection 提供的脚本对训练好的模型进行评估。根据评估结果,您可以对模型进行调优和改进。
以上是使用 mmdetection 训练自己数据集的一般步骤。具体操作细节和更多高级功能请参考 mmdetection 的官方文档和示例代码。希望对您有所帮助!如果您还有其他问题,可以随时问我。
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