RetinaNet训练自己的数据集
时间: 2025-05-05 18:46:28 浏览: 72
### 如何使用 RetinaNet 训练自定义数据集
#### 准备工作
为了使用 RetinaNet 训练自定义数据集,首先需要将数据转换为 COCO 格式。如果原始数据是以 YOLO 格式标注的,则可以通过脚本将其转化为 COCO 格式的标注文件[^2]。
#### 配置环境
确保已安装 MMDetection 库并设置好 Python 环境。MMDetection 提供了丰富的预训练模型和配置模板,可以直接用于自定义数据集的训练。
#### 修改配置文件
以下是具体的操作步骤:
1. **选择基础配置文件**
使用 MMDetection 官方提供的 `retinanet_r50_fpn_1x_coco.py` 作为基础配置文件,并对其进行修改以适配自定义数据集的需求[^1]。
2. **调整类别数量 (`num_classes`)**
在配置文件中定位到 `head` 的部分,更改其中的 `num_classes` 值以匹配自定义数据集中类别的总数。例如,如果自定义数据集包含 6 个类别,则应将此值设为 6 (不包括背景)[^3]。
3. **更新数据集路径**
修改配置文件中的数据集路径字段,指向本地存储的自定义数据集位置。通常涉及以下几个字段:
- `data_root`: 数据根目录。
- `train`, `val`, 和 `test` 路径分别指代训练集、验证集以及测试集的具体子目录或文件名[^4]。
4. **替换默认类别名称**
如果自定义数据集的类别不同于标准 COCO 数据集,则需编辑相关代码文件来反映这些变化。这一步骤可能涉及到两个地方:
- `mmdetection/mmdet/datasets/coco.py`: 注释掉原有的 COCO 类别列表,并插入新的类别及其对应的调色板信息。
- `mmdetection/mmdet/evaluation/functional/class_names.py`: 同样在此处完成相同操作,确保评估阶段能够正确识别新类别。
#### 开始训练
执行以下命令启动多 GPU 或单 GPU 训练流程:
```bash
python tools/train.py configs/retinanet/your_custom_config.py [--gpus NUM_GPUS]
```
#### 测试与评估
当训练完成后,可通过如下指令加载最新权重并对单一图像实施推理预测:
```bash
python tools/test.py configs/retinanet/your_custom_config.py work_dirs/retinanet_your_model/latest.pth --show-dir results/
```
此外,还可以通过附加参数 `--eval mAP` 来获取平均精度均值(Mean Average Precision, mAP),从而定量衡量模型性能表现。
#### 结果保存
最终的结果会被序列化至 `.pkl` 文件之中,便于后续进一步分析处理。对于可视化需求而言,上述命令亦支持直接导出带有标记框的图片副本至指定目标文件夹下。
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