要训练RT-DETR模型使用自己的数据集,你需要按照以下步骤进行: 1. 准备数据集 首先,你需要按照RT-DETR所需的格式整理和标注自己的数据集。RT-DETR支持多种数据格式,包括但不限于COCO和YOLO格式。你需要确保你的数据集包含图像文件和对应的标注文件。 图像文件:通常存放在一个文件夹中,例如data/images/。
RT-DETR rtdetr-r18-pytorch 版本修改2 - ultralytics - YOLOv8版本训练自己的数据集CSPhD-winston 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 5103 1 06:38 App 使用ultralytics(YOLOv8)实现RT-Detr 869 0 08:39 App [03]YOLOv8快速复现 官网版本 ultralytics 2289 0 04:58 App 毕设有救...
你好,我用RT-DETR训练COCO2017数据集,训练时eval的mAP一直是0,且loss在不断下降,pretrain_weights加载的是ResNet50_vd_ssld_v2_pretrained.pdparams,其他参数没做改动;除此之外,每次eval保存的bbox.json文件中,每张图片保存了300个检测框,但是每个检测框的类别、box位置和score都是一样的,请问我需要怎么解决呢?...
作者您好,我在使用pytorch版本rt-detr训练自己数据集时,num_classes设为 真实类别数+1 能正常训练,但设为 真实类别数 时出现以下报错,另外使用paddle版本的时候没这个问题 File "C:\pycharm project\RT-DETR-main\rtdetr_pytorch\tools..\src\zoo\rtdetr\matcher.py", l
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