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mmdetection中visdrone数据集的config

时间: 2024-12-10 22:06:23 浏览: 82

MMDetection是一个流行的PyTorch深度学习框架，用于物体检测、分割等计算机视觉任务。VisDrone是一个专注于无人机视觉的大型数据集，它包含了多种场景下的高分辨率图像和详细的标注信息，用于评估无人机的目标检测性能。在MMDetection中，使用VisDrone数据集训练模型通常需要配置一个`config.py`文件，这是COCO-style的配置模板，但针对VisDrone做了相应的修改。一个基本的VisDrone配置文件会包含以下几个关键部分： 1. 数据源设置：包括数据集的路径、类别列表以及预处理步骤，如resize、归一化等。 ```yaml data = dict( train=dict( type='VisDroneDataset', ann_file='path/to/train_annotations.json', img_prefix='path/to/images/', pipeline=[ ... # 预处理流水线 ] ), val=dict( type='VisDroneDataset', ann_file='path/to/validation_annotations.json', img_prefix='path/to/images/', pipeline=[ ... # 验证集预处理 ], ), test=dict( ... ) ) ``` 2. 模型选择：选择一个适合VisDrone任务的检测器，比如FCOS、YOLOv3或Mask R-CNN，并指定其超参数。 ```yaml model = dict( type='TwoStageDetector', pretrained='open-mmlab://resnet50', # 如果需要预训练权重 backbone=dict( ... ), neck=dict( ... ), roi_head=dict( ... ) ) ``` 3. 训练参数：优化器、学习率策略、迭代次数等。 ```yaml train_cfg = dict( ... ) # 模型训练的具体配置 test_cfg = dict( ... ) # 测试时的检测参数 ```

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