RT-DETR v2 voc数据集
时间: 2025-04-19 07:07:44 浏览: 28
### RT-DETR v2 使用 VOC 数据集 训练 配置 教程
#### 1. 准备环境和依赖项
确保安装了必要的库和支持工具。通常情况下,这包括但不限于PyTorch和其他辅助包。
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install -r requirements.txt
```
#### 2. 下载并准备VOC数据集
Pascal VOC (Visual Object Classes) 是一个广泛使用的图像分类、对象检测和分割的数据集。下载该数据集,并按照官方指南解压文件至指定目录下[^1]。
```python
import os
from pathlib import Path
data_dir = 'path/to/voc'
if not os.path.exists(data_dir):
!wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar
!tar xf VOCtrainval_11-May-2012.tar -C {data_dir}
```
#### 3. 修改配置文件以适应VOC数据集
调整`yml`或类似的配置文件来匹配VOC的具体需求。特别是类别名称列表应更新为VOC中的类名集合。
```yaml
# example of a part of the config file for training on VOC dataset with RT-DETR V2 model.
dataset_type: "VOCDataset"
classes: ["aeroplane", "bicycle", ... ] # all classes defined by Pascal VOC
data_root: "./datasets/PASCAL_VOC/"
img_prefix: "JPEGImages/"
ann_file_train: "ImageSets/Main/train.txt"
...
```
#### 4. 调整超参数与网络架构
考虑到RT-DETR v2采用了更高效的HGNetv2作为骨干网,并通过depth multiplier和width multiplier进行了优化,建议根据实际硬件条件适当调节这些乘数因子以及其他相关超参设置。
#### 5. 开始训练过程
启动训练之前,请确认所有的路径指向正确无误;之后可以运行如下命令开始正式的训练流程:
```bash
python tools/train.py configs/rt_detr_v2/voc_config.py \
--work-dir work_dirs/rt-detr-v2-on-voc \
--resume-from latest.pth \ # optional, only when resuming an interrupted session
--gpu-id 0 # specify GPU ID to use
```
#### 6. 测试与评估性能
完成一轮或多轮迭代后,利用测试模式验证模型效果如何。可以通过可视化预测框对比真实标签的方式直观感受改进之处。
```bash
python tools/test.py configs/rt_detr_v2/voc_config.py \
checkpoints/best_bbox_mAP_epoch_xxx.pth \
--eval bbox mAP
```
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