dataset_type、data_root、ann_file、img_prefix等:根据你的数据集路径和格式进行设置。 其他训练相关的参数,如学习率、迭代次数等,也可以根据你的需求进行调整。 修改后的配置文件示例(部分): python _base_ = [ '../_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py', '../_base_/datasets/coco_detection.py', ...
annotations、train2017、val2017为生成的coco数据集。 voc格式的模型以经典的faster-rcnn为例。按照上图组织数据目录,ImageSets/Main下面会生成对应的txt文件,执行以下脚本生成。 #coding:utf-8 import os import random random.seed(100) trainval_percent = 0.9 train_percent = 0.9 xmlfilepath = './VOC2007/...
mmdetection3.0.0是通过一个配置文件来定义数据格式,网络模型,训练测试超参数等等所有的属性。因此,编写一个配置文件即可。值得注意的是官方文档的微调代码给的示例配置文件采取的mask-rcnn模型,如果你只想做目标检测而不是分割的话,请用faster-rcnn。因为mask-rcnn的配置文件写起来更麻烦,而且分割部分也对检测来说是...
首先是指明要训练模型的配置文件,这里博主使用的是Faster-RCNN,该模型的骨干网络为ResNet50,使用的是COCO数据集,随后指明保存的路径。 此外,我们可以指定预训练模型,即指定resume参数,由于博主使用的是自制数据集,直接使用其权重模型会报错,所以我们就直接从头开始训练。 自定义数据集 博主使用的是自定义数据集,那么就...
你可以选择一个与你的数据集和检测算法相匹配的配置文件作为起点,然后对其进行修改。 在配置文件中,你需要指定数据集的路径、标注格式、类别数量、类别名称等信息。以下是一个简单的配置文件示例: ```yaml configs/my_dataset/faster_rcnn_r50_fpn_1x.yml model: type: FasterRCNN backbone: type: ResNet ...
configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py \ checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth 现有模型进行测试 准备数据集 下载COCO数据集,如下放进mmdetection/data/coco/目录, mmdetection ├── data │ ├── coco ...
其中,$VOC2007_ROOT需改为你的VOC2007数据集根目录 二、修改一些配置文件和代码文件 修改配置文件,配置文件在configs文件夹下面,根据自己的情况进行选择, 本人选择的是configs/mask_rcnn_r101_fpn_1x.py根据自己情况修改说明,如果选择faster rcnn请根据自己情况进行修改: ...
以voc数据集,faster_rcnn为例 修改schedule_1x.py文件 修改最后一行的训练epoch 修改配置文件(/home/lhh/workspace/AnacondaProjects/mmdetection/mmdetection/configs/fast_rcnn)中的fast_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py设置配置文件的位置,数据类型的位置 创建文件夹work_dir保存训练过程及结果 ...
打开mmdetection/mmdet/datasets/voc.py 文件,修改 VOCDataset 的 CLASSES 为将要训练的数据集的类别名称。 如果只有一个类,要加上一个逗号,否则将会报错。 6. 修改配置文件 mmdetection 中提供了很多目标检测模型可供使用。例如,进入 /mmdetection/config/ 目录,就会看到很多模型: ...
标准数据集训练模型 准备数据集 同前一节的COCO数据集。 准备配置文件 配置文件为configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py。 需要依照自己的 GPU 情况,修改lr学习速率参数,说明如下: lr=0.005for 2 GPUs * 2 imgs/gpu lr=0.01for 4 GPUs * 2 imgs/gpu ...