faster rcnn训练自己数据

要训练自己的数据集，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 准备数据集：将自己的数据集按照特定的文件夹结构存放在VOCDevkit文件夹中。其中Annotations文件夹存放标签的XML文件，JPEGImages文件夹存放数据集的所有图片，ImageSets/Main文件夹下保存的是test.txt、train.txt、trainval.txt、val.txt，分别是测试集、训练集、训练验证集、验证集的标签文件名。\[4\]

2. 数据集划分：考虑到源码中没有数据集划分程序，你可以使用以下代码进行数据集划分。将代码中的文件路径替换成自己的路径后运行，即可生成所需的txt文件。\[5\]

import os
import random

trainval_percent = 0.0
train_percent = 0.0
xmlfilepath = 'data/Annotations'
txtsavepath = 'data/ImageSets'

total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)

trainval = random.sample(list, tv)
train = random.sample(trainval, tr)

ftrainval = open('data/ImageSets/trainval.txt', 'w')
ftest = open('data/ImageSets/test.txt', 'w')
ftrain = open('data/ImageSets/train.txt', 'w')
fval = open('data/ImageSets/val.txt', 'w')

3. 加载预训练权重：根据你训练时加载的vgg16预训练权重是caffe框架的还是pytorch的，选择相应的代码进行预测。如果是pytorch的预训练权重，可以使用以下代码加载权重。\[2\]

trainer.load('训练好的权重路径')
opt.caffe_pretrain = False
_bboxes, _labels, _scores = trainer.faster_rcnn.predict(img, visualize=True)
vis_bbox(at.tonumpy(img\[0\]), at.tonumpy(_bboxes\[0\]), at.tonumpy(_labels\[0\]).reshape(-1), at.tonumpy(_scores\[0\]).reshape(-1))

4. 训练模型：根据你的数据集和需求，使用相应的训练代码进行模型训练。可以参考提供的GitHub链接\[1\]中的源码进行训练。

请注意，以上步骤仅提供了一般的指导，具体的操作还需要根据你的数据集和需求进行调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *4* *5* [【目标检测】用Faster R-CNN训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/qq_41464279/article/details/124042614)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [目标检测之FasterRcnn算法——训练自己的数据集（pytorch）](https://blog.csdn.net/weixin_42917352/article/details/121388638)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]