训练rtdetr

### 如何训练 RT-DETR 模型 #### 数据集准备 为了训练 RT-DETR 模型，需要准备好符合其输入要求的数据集。RT-DETR 支持 COCO 格式的标注数据集[^3]。如果当前使用的数据集是以 YOLO 或 VOC 格式存储的，则需先将其转换为 COCO 格式。 以下是将其他格式转为 COCO 格式的工具推荐： ```bash pip install labelme labelme_json_to_dataset.py --labels labels.txt input.json output_dir/ ``` 完成格式转换后，确保数据集中包含 `annotations` 文件夹以及对应的图像文件路径正确无误。 --- #### 下载预训练模型 在正式开始训练之前，建议从官方仓库下载适合的预训练权重作为初始化参数。这有助于加速收敛并提高最终性能。例如： 对于 ResNet-18 骨干网络版本的 RT-DETR 模型，可以运行如下命令获取预训练权重： ```bash wget https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR/releases/download/v1.0/rtdetr_r18.pth -P weights/ ``` 同样地，也可以选择更强大的骨干网如 ResNet-50 或 ResNet-101 来获得更高的精度和速度平衡[^1]。 --- #### 参数配置 训练过程中涉及的关键超参主要包括以下几个方面： 1. **学习率调整策略** 学习率初始值一般设置较小 (e.g., 0.0001)，并通过余弦退火等方式动态调节。 2. **批次大小与迭代次数** 批次大小取决于硬件资源情况；假设每张GPU分配batch size=4, 则总批处理数应设为 `(num_images / batch_size)` 并乘以epoch数目来决定最大步长(Maximum Iterations)[^2]. 3. **优化器选取** 推荐采用 AdamW 优化算法配合 L2 正则化项共同作用于整个网络结构之上。 具体实现可参考以下代码片段： ```python from torch.optim import AdamW optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay) scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=max_iterations) ``` --- #### 训练脚本执行 最后一步便是启动实际训练流程。通过指定配置文件路径、日志保存位置以及其他必要选项即可轻松调用官方提供的train.py入口函数: ```bash python tools/train.py \ configs/rtdetr/rtdetr_r50_600e_coco.py \ --work-dir ./output/rtdetr_r50 \ --resume-from None \ --gpu-id 0 ``` 上述指令中的各个字段含义分别为： - `configs/rtdetr/rtdetr_r50_600e_coco.py`: 使用ResNet-50为主干架构的标准实验设定； - `--work-dir`: 输出结果存放地址； - `--resume-from`: 是否加载已有checkpoint继续未竟之功(此处为空表示全新一轮训练); - `--gpu-id`: 明确指派给定编号显卡参与计算任务. ---