mmrotate训练DOTAv1数据集
时间: 2025-03-01 07:29:52 浏览: 83
### 使用 MMRotate 训练 DOTA v1 数据集
#### 准备工作
为了使用 `MMRotate` 训练 DOTA v1 数据集,需先确保环境已正确设置并安装所需依赖项。这可以通过遵循官方文档中的说明来完成[^2]。
#### 数据准备
DOTA 数据集的图像应为 `.png` 格式的正方形图片,大小为 n×n 像素。如果现有数据不符合此标准,则可以利用项目自带的数据处理脚本来调整格式和尺寸[^1]。
对于标签文件,其结构应当严格遵照 DOTA 的标注格式。具体来说,每张图对应一个文本文件,其中每一行代表一个目标对象及其旋转框坐标和其他属性信息。
#### 修改配置文件
基于给定的基础模型配置(如 `oriented-rcnn-le90_r50_fpn_1x_dota.py`),可能需要根据实际情况微调超参数或路径指向:
```yaml
data_root = 'path/to/dataset/'
classes = ('plane', 'baseball-diamond', ...) # 定义类别列表
train=dict(
type='DOTADataset',
ann_file=data_root + 'annotations/trainval.json',
img_prefix=data_root + 'images/',
),
test=dict(
...
)
```
上述代码片段展示了如何指定训练集与验证集中图像及注解的位置,并设置了分类名称[^4]。
#### 开始训练过程
当一切就绪之后,就可以启动训练命令了。通常情况下,推荐采用多GPU分布式方式加速收敛速度:
```bash
PYTHONPATH=$PWD:$PYTHONPATH \
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_TO_USE \
tools/train.py ${CONFIG_FILE} [--work-dir ${CHECKPOINT_DIR}]
```
这里 `${CONFIG_FILE}` 是之前编辑过的配置文件路径,而`${CHECKPOINT_DIR}` 则用于存储中间结果和最终权重文件[^3]。
#### 测试与评估
训练完成后,可通过以下指令执行推理操作并对新样本进行预测:
```bash
python demo/image_demo.py path_to_image config_file checkpoint_path --out-file output_filename.jpg
```
该命令读取一张输入图片作为测试案例,加载预训练好的网络参数来进行检测,并将带有边界框的结果保存至指定位置。
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