mmdetection 训练自己的数据集voc数据集

MMDetection是一个基于PyTorch的开源目标检测库，它允许用户使用预训练模型并轻松地定制和训练自己的目标检测模型。如果你想要使用VOC（Visual Object Classes）数据集进行训练，这是一个广泛使用的计算机视觉数据集，包含了多个类别的物体实例。

以下是使用MMDetection训练自定义VOC数据集的基本步骤：

1. **数据准备**：首先，你需要下载VOC数据集，通常包含JPEG图像和XML标注文件。VOC的数据集分为trainval、train和test三个部分。将它们按照MMDetection的要求进行组织，例如创建一个`images`和`annotations`目录结构。

2. **数据转换**：使用MMDetection提供的工具如`mmdet.datasets.coco.CocoDataset`的子类（对于VOC应该是`mmdet.datasets.voc.VOCDataset`)的`load_annotations`方法来加载并处理XML标注信息。这一步会生成用于训练的`.json`配置文件。

3. **构建数据集**：利用`mmdet.datasets.builder.build_dataset`函数构建训练数据集实例，并指定你刚才处理好的VOC数据路径。

4. **模型选择**：从MMDetection的预训练模型库中选择一个适合的目标检测模型，比如` FasterRCNN`, `YOLOv3`等。

5. **配置训练**：编写训练配置文件`config.py`，设置网络结构、优化器、学习率策略等参数，以及数据集相关的配置。

6. **开始训练**：通过`mmdet.apis.train_detector`函数运行训练过程。提供配置文件和数据集，以及可能需要的GPU ID。