RT-DETR怎么制作数据集
时间: 2025-04-19 15:11:13 浏览: 40
### 准备和创建RT-DETR模型的数据集
#### 数据收集
为了训练RT-DETR模型,首先需要获取足够的图像数据用于训练和验证。这些图像应当覆盖所有预期识别的目标类别,并具有多样性以提高泛化能力。
对于特定应用领域如交通标志检测,可以选择已有的公开数据集作为起点,比如TT100K交通标志数据集或CCTSDB交通标志数据集[^2][^3]。这类数据集中通常已经包含了大量带有标签的图片资源,可以直接利用来加速开发进程。
#### 图像标注
如果现有数据集不满足需求,则需自行采集并标注新样本。推荐使用YOLO格式进行标注,因为这是许多计算机视觉项目常用的标准化方式之一。具体来说,在`images`目录下放置原始JPEG/JPG格式的照片;而在对应的`labels`文件夹内保存每张照片对应的文字描述文档(.txt),其中每一行记录了一个边界框的位置及其所属类别的索引编号。
例如:
```
<对象中心点x> <对象中心点y> <宽度w> <高度h>
...
```
这里的坐标值均为相对于整幅图尺寸的比例数值(范围介于0至1之间),而分类ID则应从零开始连续计数直至最后一个种类为止。
#### 配置调整
当完成上述准备工作之后,还需编辑配置文件以便适配自定义的任务场景。特别是要依据实际物体数目更改超参数设定——即把`rtdetr-l.yaml`里的`nc`字段设为目标类型的总数目[^4]。这一步骤至关重要,因为它决定了网络架构内部各组件的工作模式以及最终输出层的设计规格。
```yaml
# rtdetr-l-ConvNeXtV2.yaml example snippet
model:
...
nc: 80 # number of classes (modify this value according to your dataset)
...
```
通过以上操作即可成功构建适用于RT-DETR框架下的专属数据集合体,进而开展后续实验探究工作。
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