mmrotate训练
时间: 2025-03-23 20:18:30 浏览: 79
### 关于 MMRotate 的训练教程与常见问题解决方案
#### MMRotate 自定义数据集训练流程
MMRotate 是 OpenMMLab 提供的一个旋转目标检测工具箱,支持多种旋转框检测算法。为了实现自定义数据集的训练,通常需要完成以下几个方面的设置:
1. **数据准备**
数据需按照特定格式组织,例如 DOTA 数据集的标准格式。如果使用其他格式的数据集,则需要编写脚本来将其转换为目标格式[^1]。
2. **配置文件修改**
配置文件是 MMRotate 中的核心组件之一,用于指定模型结构、优化器参数以及数据路径等信息。对于自定义数据集,可能需要调整 `data_root` 和 `ann_file` 参数以指向本地存储位置[^5]。
3. **环境依赖安装**
正确安装 PyTorch、CUDA 以及其他必要的库(如 MMCV)。需要注意的是,不同版本之间可能存在兼容性问题,建议参照官方文档推荐的组合进行安装[^4]。
#### 常见问题及其解决方法
- **测试阶段出现死循环现象**
如果发现运行 test 工具时陷入无限等待状态,这可能是由评估逻辑中的某些条件未被满足所引起。可以通过简化代码或者单独执行评测部分来排查具体原因[^3]。
- **分布式训练失败**
当尝试利用多 GPU 进行加速却遭遇异常终止时,应检查当前使用的 torch 版本是否适配现有的硬件驱动程序版本。此外,确保所有节点上的软件栈保持一致也很重要。
- **性能调优技巧**
- 调整 batch size 大小:更大的批次有助于提高吞吐量但会占用更多显存资源;
- 学习率策略设定:合理安排 warmup 期长度及衰减因子能够促进收敛速度加快;
- 权重初始化方式选择:预训练权重往往能带来更好的泛化能力并减少迭代次数需求。
```python
# 示例:加载预训练模型作为初始参数
from mmrotate.models import build_detector
import torch
cfg = Config.fromfile('configs/oriented_rcnn/oriented_rcnn_r50_fpn_1x_dota.py')
model = build_detector(cfg.model, train_cfg=cfg.get('train_cfg'), test_cfg=cfg.get('test_cfg'))
checkpoint = torch.load('path/to/pretrained_weights.pth')
model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])
```
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