BiDet训练自己的数据集

### 使用 BiDet 模型训练自定义数据集 为了使用 BiDet 模型训练自定义数据集，需遵循特定的数据准备流程以及配置调整过程[^1]。 #### 数据预处理 对于自定义数据集而言，确保其格式与 BiDet 所支持的标准相匹配至关重要。通常情况下，这涉及到图像文件及其对应的标注信息。具体来说： - 图像应存储在一个指定目录下； - 对于每张图片，提供相应的边界框坐标和类别标签作为标注信息； - 创建一个列表文件来记录所有样本路径及对应标签详情； ```python import os from PIL import Image def prepare_custom_dataset(image_dir, annotation_file): with open(annotation_file, 'w') as f: for img_name in os.listdir(image_dir): if not img_name.endswith('.jpg'): continue image_path = os.path.join(image_dir, img_name) # 假设每个图像有一个同名txt文件保存bbox信息 bbox_info = [] with open(os.path.splitext(image_path)[0]+'.txt', 'r') as bfile: lines = bfile.readlines() width, height = Image.open(image_path).size for line in lines: parts = line.strip().split(' ') class_id = int(parts[0]) x_center = float(parts[1]) * width y_center = float(parts[2]) * height box_width = float(parts[3]) * width box_height = float(parts[4]) * height xmin = max(0, round(x_center - (box_width / 2))) ymin = max(0, round(y_center - (box_height / 2))) xmax = min(width, round(x_center + (box_width / 2))) ymax = min(height, round(y_center + (box_height / 2))) bbox_info.append(f"{xmin},{ymin},{xmax},{ymax},{class_id}") record_line = ','.join([image_path] + bbox_info) + '\n' f.write(record_line) prepare_custom_dataset('/path/to/images/', '/path/to/annotations.txt') ``` 此段代码展示了如何遍历给定的图像文件夹，并读取关联的边界框位置信息，最终形成适合用于训练输入的形式并写入到单个文本文件中去[^1]。 #### 配置修改 在准备好上述所需资料之后，则要针对所使用的框架版本对官方给出的基础配置做出相应更改以便适应新的任务需求。比如设置好新加入类别的名称映射关系、调整网络结构参数等操作均属于此类范畴内[^1]。 #### 开始训练 完成以上准备工作后就可以调用命令行工具启动实际的学习进程了。一般会通过传递之前编辑好的配置文档以及其他必要选项来进行这一环节的操作。例如，在 YOLOv5 中可以通过如下方式执行训练指令: ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data custom.yaml --weights yolov5s.pt ``` 这里假设已经创建了一个名为 `custom.yaml` 的 YAML 文件用来描述目标检测任务的具体细节，而权重初始化则采用了预训练模型 `yolov5s.pt` 来加速收敛速度[^1]。