mmyolo训练visdrone
时间: 2025-05-20 12:38:41 浏览: 17
### 使用 MMYOLO 框架训练 VisDrone 数据集
#### 准备环境
安装必要的依赖项并配置开发环境对于顺利运行项目至关重要。确保已正确设置 Python 和 PyTorch 环境之后,可以通过 pip 安装 OpenMMLab 提供的一系列工具包。
```bash
pip install mmcv-full mmdet mmyolo
```
#### 下载和准备数据集
VisDrone 是一个广泛使用的无人机视角下的视觉目标检测与跟踪数据库。下载官方发布的最新版本的数据集文件,并按照如下结构整理:
```
mmyolo/
├── configs/
│ └── custom_visdrone.py
├── data/
│ ├── visdrone/
│ ├── annotations/
│ ├── train.json
│ ├── val.json
│ ├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
└── tools/
└── ...
```
#### 修改配置文件
创建一个新的配置文件 `custom_visdrone.py` 来定义特定于 VisDrone 数据集的任务参数。此配置继承自默认的 RTMDet 设置[^1],但针对 VisDrone 特征进行了调整。
```python
_base_ = [
'../rtmdet/rtmdet_l_8xb32-300e_coco.py' # 基础配置路径
]
# 数据集相关设定
data_root = 'data/visdrone/'
dataset_type = 'CocoDataset'
train_pipeline = [...]
test_pipeline = [...]
data = dict(
samples_per_gpu=2,
workers_per_gpu=2,
train=dict(
type='RepeatDataset',
times=5,
dataset=dict(
type=dataset_type,
ann_file=data_root + 'annotations/train.json',
img_prefix=data_root + 'images/train/',
pipeline=train_pipeline)),
val=dict(
type=dataset_type,
ann_file=data_root + 'annotations/val.json',
img_prefix=data_root + 'images/val/',
pipeline=test_pipeline),
test=dict(
type=dataset_type,
ann_file=data_root + 'annotations/val.json',
img_prefix=data_root + 'images/val/',
pipeline=test_pipeline))
evaluation = dict(interval=1, metric='bbox')
```
#### 开始训练过程
一切就绪后,在命令行界面执行以下指令启动训练脚本。这里假设已经设置了 CUDA 可用设备来加速计算效率。
```bash
python tools/train.py configs/custom_visdrone.py --gpu-id 0
```
通过上述操作,能够基于 MMYOLO 平台有效地利用 RTMDet 架构完成对 VisDrone 数据集的目标检测任务训练工作。
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