mmdetection2.19.0训练自己数据集,在哪改num-class
时间: 2025-07-06 21:47:17 浏览: 6
### 修改 mmdetection 2.19.0 中自定义数据集的 `num_classes` 参数
为了在 mmdetection 2.19.0 中修改自定义数据集的类别数量,主要涉及两个方面的工作:一是更新配置文件中的模型设置;二是确保类别的名称和数量一致。
#### 更新配置文件中的模型设置
在配置文件中找到并调整模型的分类头部分。通常情况下,在配置文件里会有一个类似于如下所示的部分:
```python
model = dict(
roi_head=dict(
bbox_head=dict(num_classes=80), # 原始COCO数据集有80个类别
mask_head=dict(num_classes=80),
)
)
```
对于不同的检测器架构,具体的路径可能有所不同,但核心在于定位到 `bbox_head` 和其他头部组件(如果存在),并将它们的 `num_classes` 设置为你期望的数量[^1]。
假设要将类别数更改为5,则应相应地更改上述代码片段为:
```python
model = dict(
roi_head=dict(
bbox_head=dict(num_classes=5), # 自定义数据集中共有5个类别
mask_head=dict(num_classes=5),
)
)
```
#### 确保类别名称的一致性
除了修改 `num_classes` 外,还需要同步更新类别列表以匹配新的类别数目。这可以通过编辑位于 `mmdet/core/evaluation/class_names.py` 文件内的 `voc_classes()` 函数来实现。具体操作取决于所使用的数据集格式以及其对应的预设函数名。例如,VOC 数据集使用的是 `voc_classes()` 函数。
这里提供了一个简单的例子用于说明如何定义一个新的类别集合:
```python
def custom_classes():
return ['class_1', 'class_2', 'class_3', 'class_4', 'class_5']
```
最后一步是确认训练脚本指向了正确的类别映射表单,并且所有的输入标签都已经被正确标注成这些新定义的类别之一。
通过以上两步可以完成对 mmdetection 2.19.0 版本框架下自定义数据集类别数量的修改工作。
阅读全文
相关推荐

















