rtdetr训练visdrone数据集
时间: 2025-04-18 21:06:10 浏览: 130
### 使用 RTDETR 模型训练 VisDrone 数据集
为了使用RTDETR模型训练VisDrone数据集,需先准备环境并下载所需的数据和预训练权重文件。安装必要的依赖库之后,可以按照特定的配置来调整超参数以适应VisDrone数据集的特点。
#### 准备工作
确保已安装PyTorch及相关依赖项,并设置好CUDA环境以便利用GPU加速计算过程[^1]。接着克隆包含RTDETR实现的仓库到本地机器上:
```bash
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git
cd PaddleDetection
pip install -r requirements.txt
```
对于VisDrone数据集而言,需要将其转换成COCO格式,因为RTDETR默认支持这种标注方式。这一步骤可以通过编写简单的脚本来完成,具体细节取决于原始标签文件的具体结构[^2]。
#### 配置文件修改
打开`configs/rt_detr_500e_coco.yml`作为模板创建一个新的配置文件用于VisDrone项目。主要关注以下几个方面:
- 修改类别数量(`num_classes`)匹配VisDrome中的目标种类数;
- 调整输入图像大小(`input_size`)至适合无人机拍摄场景的比例;
- 设置合适的批量处理尺寸(batch size)以及迭代次数(epochs),考虑到硬件资源限制和个人需求做出适当的选择;
这些改动能够帮助更好地适配新数据源特性,从而提高最终检测效果[^3]。
#### 训练命令执行
当一切就绪后,在终端运行如下指令启动训练流程:
```bash
python tools/train.py -c configs/custom_rt_detr_visdrone.yml --eval
```
此命令会读取自定义好的配置文件来进行模型训练,并定期评估验证集上的性能表现。
```yaml
architecture: RTDETR
use_gpu: true
max_iters: 80000
batch_size: 8
pretrain_weights: https://paddledet.bj.bcebos.com/models/pretrained/ResNet50_vd_ssld_pretrained.pdparams
weights: output/rt_detr_r50vd_fpn_500e_coco/best_model
metric: VOC
num_classes: 10
...
```
上述YAML片段展示了部分重要参数设定示例,实际应用时应根据具体情况灵活调整[^4]。
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