mmdet-3.2.0训练自己的数据集

### mmdetection 3.2.0 版本训练自定义数据集教程 为了成功使用 `MMDetection` 的 3.2.0 版本来训练自定义数据集，需要完成以下几个方面的配置： #### 1. 数据路径设置 在配置文件中，需指定全局变量 `data_root` 和其他子字段的路径参数。这些字段包括但不限于： - **`data_root`**: 定义整个数据集的根目录路径[^1]。 - **`ann_file`**: 指定标注文件的位置，通常是一个 JSON 文件或类似的结构化文件。 - **`data_prefix`**: 图片路径的前缀，用于区分不同阶段的数据（如训练、验证和测试）。需要注意的是，不同的阶段可能有不同的图片路径前缀。 以下是配置文件中的一个示例片段： ```python dataset_type = 'CocoDataset' data_root = '/path/to/your/dataset/' train_dataloader = dict( batch_size=2, num_workers=2, persistent_workers=True, sampler=dict(type='DefaultSampler', shuffle=True), dataset=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, ann_file='annotations/train.json', data_prefix=dict(img='images/train/'), metainfo=dict(classes=('class_1', 'class_2')), pipeline=[...])) ``` #### 2. 添加元信息 (`metainfo`) 对于自定义数据集，必须提供 `metainfo` 参数以描述类别名称和其他相关信息。如果未正确配置此部分，在模型训练过程中可能会遇到错误提示：“ValueError: need at least one array to concatenate”。这表明框架无法解析类别的映射关系。 上述代码中的 `metainfo` 字段指定了两个类别 `'class_1'` 和 `'class_2'`，可以根据实际需求调整为自己的类别列表。 #### 3. 修改检测器配置 除了数据加载器外，还需针对具体的检测算法修改相应的超参数。例如，可以更改 backbone 结构、优化器设置以及其他高级选项。以下是一些常见的配置项： - **backbone**: 使用预训练权重初始化网络层。 - **optimizer**: 设置学习率策略及其衰减方式。 下面展示了一个简单的 Faster R-CNN 配置实例： ```python model = dict( type='FasterRCNN', backbone=dict( type='ResNet', depth=50, num_stages=4, out_indices=(0, 1, 2, 3), frozen_stages=1, norm_cfg=dict(type='BN', requires_grad=True), norm_eval=True, style='pytorch', init_cfg=dict(type='Pretrained', checkpoint='torchvision://resnet50')), neck=dict( type='FPN', in_channels=[256, 512, 1024, 2048], out_channels=256, num_outs=5), rpn_head=dict(...), # 更多细节省略 roi_head=dict(...)) # 更多细节省略 ``` #### 4. 启动训练过程 当所有必要的配置完成后，可以通过命令行启动训练脚本。假设已安装好环境并准备好配置文件，则运行如下指令即可开始训练： ```bash python tools/train.py /path/to/config.py --work-dir /path/to/save/checkpoints/ ``` 以上步骤涵盖了从基础到进阶的主要操作指南，确保每一步都严格按照文档说明执行能够有效减少潜在问题的发生概率。 ---