mmdetection3.1.0 训练自己的数据集

**MMDetection3.1.0 训练自己的数据集**

在本文中，我们将介绍如何使用 MMDetection3.1.0 训练自己的数据集。我们将从安装依赖项开始，接着讲解如何配置数据集和模型，然后展示如何训练模型。

### 安装依赖项首先，我们需要安装 MMDetection 和其依赖项：

bashpip install mmcv mmdet

如果你已经安装过 MMdetection，那么只需更新一下即可：

bashpip install --upgrade mmcv mmdet

### 配置数据集假设我们有一个名为 `my_dataset` 的自定义数据集，包含1500 个图像。我们需要创建一个配置文件来描述这个数据集。

首先，我们需要在 `configs/_base_/datasets/` 目录下创建一个新文件 `my_dataset.py`：

# my_dataset.pyfrom mmdet.datasets import CustomDatasetclass MyDataset(CustomDataset):
 CLASSES = ('car', 'pedestrian') # 我们的类别列表 def load_annotations(self):
 # 加载数据集中的注释信息 annotations = []
 for i in range(1500): # 我们有1500 个图像 annotation = {'image': f'path/to/image_{i}.jpg', 'bboxes': [], 'labels': []}
 annotations.append(annotation)
 return annotations def prepare_data(self):
 # 准备数据集中的信息 data_info = []
 for i in range(1500):
 data_info.append({'image': f'path/to/image_{i}.jpg'})
 return data_info

在这个配置文件中，我们定义了一个 `MyDataset` 类，继承自 `CustomDataset`。我们覆盖了 `load_annotations` 和 `prepare_data` 方法来加载和准备数据集中的信息。

### 配置模型接下来，我们需要创建一个配置文件来描述我们的模型。

首先，我们需要在 `configs/_base_/models/` 目录下创建一个新文件 `my_model.py`：

# my_model.pyfrom mmdet.models import FCOSclass MyModel(FCOS):
 def __init__(self):
 super().__init__()
 self.backbone = dict(
 type='ResNet',
 depth=50,
 num_stages=4,
 out_indices=(3, ),
 frozen_stages=-1,
 norm_cfg=dict(type='BN', requires_grad=False),
 norm_eval=False )

在这个配置文件中，我们定义了一个 `MyModel` 类，继承自 `FCOS`。我们覆盖了 `__init__` 方法来设置模型的参数。

### 训练模型最后，我们可以使用 MMDetection 的训练脚本来训练我们的模型。

bashpython tools/train.py -c configs/my_dataset.py configs/my_model.py

在这个命令中，我们指定了两个配置文件： `my_dataset.py` 和 `my_model.py`。MMDetection 将会根据这些配置文件来训练我们的模型。

###代码注释* 在 `my_dataset.py` 中，我们定义了一个 `MyDataset` 类，继承自 `CustomDataset`。
* 我们覆盖了 `load_annotations` 和 `prepare_data` 方法来加载和准备数据集中的信息。
* 在 `my_model.py` 中，我们定义了一个 `MyModel` 类，继承自 `FCOS`。
* 我们覆盖了 `__init__` 方法来设置模型的参数。

### 总结在本文中，我们介绍了如何使用 MMDetection3.1.0 训练自己的数据集。我们讲解了如何配置数据集和模型，然后展示了如何训练模型。