使用MMDetection训练自己的数据集

### 如何使用 MMDetection 框架训练自定义数据集 #### 准备工作 为了成功使用 MMDetection 进行模型训练，首先需要完成环境搭建以及必要的依赖项安装。具体操作可以参考官方文档中的说明[^1]。 #### 数据集准备 MMDetection 支持多种格式的数据集，但在大多数情况下推荐将数据转换为 COCO 格式以便更好地兼容框架功能[^2]。如果原始数据是以 VOC 或其他格式存储，则需先将其转化为 COCO 格式的标注文件。以下是标准的 COCO 数据结构： ```plaintext -- data # 顶层文件夹 |-- coco/ |-- annotations/ # 存放 JSON 文件 |-- instances_train2017.json |-- instances_val2017.json |-- train2017/ # 训练图片目录 |-- val2017/ # 验证图片目录 ``` 上述路径展示了典型的 COCO 数据集布局[^4]。确保遵循此结构来组织自定义数据集，这有助于简化配置过程并减少潜在错误。 #### 修改配置文件 在准备好数据之后，下一步就是调整配置文件以适配新的数据源和实验需求。通常来说，主要修改以下几个部分： - **dataset_type**: 设置为目标检测任务所使用的特定类型（例如 `COCODataset`）。 - **data_root**: 指定本地数据根目录的位置。 - **classes**: 如果类别不同于预设值，则应重新定义这些类别的名称列表。 下面是一个简单的 Python 脚本示例用于创建一个新的配置文件副本，并更新其中的关键参数： ```python import os.path as osp from mmcv import Config cfg = Config.fromfile('configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py') # 修改 dataset type 和 path cfg.dataset_type = 'COCODataset' cfg.data_root = '/path/to/data/' cfg.data.train.type = cfg.dataset_type cfg.data.train.data_root = cfg.data_root cfg.data.train.ann_file = 'annotations/instances_train2017.json' cfg.data.train.img_prefix = 'train2017/' cfg.data.val.type = cfg.dataset_type cfg.data.val.data_root = cfg.data_root cfg.data.val.ann_file = 'annotations/instances_val2017.json' cfg.data.val.img_prefix = 'val2017/' cfg.data.test.type = cfg.dataset_type cfg.data.test.data_root = cfg.data_root cfg.data.test.ann_file = 'annotations/instances_val2017.json' # 测试阶段可能也用验证集作为输入 cfg.data.test.img_prefix = 'val2017/' # 更新类别信息 cfg.model.roi_head.bbox_head.num_classes = number_of_your_custom_categories # 日志保存位置等设置... work_dir = './tutorial_exps' cfg.work_directory = work_dir if not osp.exists(work_dir): os.makedirs(work_dir) # 导出最终配置至指定路径 cfg.dump(osp.join(work_dir, 'custom_config.py')) print(f'Config has been saved to {osp.join(work_dir, "custom_config.py")}') ``` 以上脚本会读取现有的 Faster R-CNN 的基础模板，并针对新项目的需求做出相应改动[^3]。 #### 开始训练 当一切就绪后，可以通过命令行启动训练流程。假设已经生成了一个名为 custom_config.py 的个性化配置文件，那么执行如下指令即可开始训练: ```bash python tools/train.py /path/to/custom_config.py --gpu-id=0 ``` 这里指定了 GPU ID 参数表示仅利用单张显卡运行程序；如果有更多硬件资源可用的话也可以考虑多卡分布式模式加速计算效率。 ---