Deformable-DETR训练自己的数据集
时间: 2025-03-03 11:42:08 浏览: 238
### 使用 Deformable-DETR 模型训练自定义数据集
#### 准备工作环境
为了确保能够顺利运行 Deformable-DETR 的训练流程,建议先按照官方 GitHub 仓库中的安装指南设置开发环境[^1]。这通常涉及创建 Python 虚拟环境并安装必要的依赖库。
#### 数据预处理
对于自定义的数据集,在开始之前需将其转换成 COCO 格式的标注文件。COCO 是一种广泛使用的图像识别标准格式,支持实例分割、目标检测等多种任务类型。具体来说,每张图片应对应一个 JSON 文件描述其中的对象类别及其边界框位置等信息[^2]。
#### 修改配置文件
进入 `configs` 目录下找到适合自己的配置模板(如 coco_panoptic_L_6scale.py),根据实际情况调整超参数设定以及路径指向:
```yaml
data_root = 'path/to/your/dataset/' # 设置为本地存储自定义数据的位置
classes = ('class_name', ) # 定义新加入类别的名称列表
num_classes = len(classes) # 类别总数加背景共 num_class+1
```
#### 编辑代码逻辑
针对特定需求可能还需要进一步定制化源码。比如在 `/tools/train.py` 中引入外部模块以便访问项目根目录下的资源;或是重写部分函数实现更贴合业务场景的功能扩展[^4]:
```python
import sys
sys.path.append('path_to_deformable_detr_repo')
from datasets import build_dataset, get_coco_api_from_dataset
```
#### 启动多GPU分布式训练
当一切准备就绪之后就可以利用 PyTorch 提供的工具开启多 GPU 并行计算加速整个学习过程了。命令如下所示,这里假设使用四块显卡进行联合运算:
```bash
PYTHONPATH=. torchrun --nproc_per_node=4 tools/train.py \
--c configs/coco_panoptic_R_50_1x.py \
--options data.samples_per_gpu=2 model.mask_on=False
```
以上就是基于 Deformable-DETR 进行个性化数据集训练的主要步骤概述。
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