MMdetection训练配置
mmdetecton 安装
采用mmdetection,安装教程参考: Windows下配置MMDetection
数据集准备
实验为自制VOC数据集,使用tools/dataset_converters/pascal_voc.py转换为COCO格式数据集,结果包括 voc07_train.json、voc07_test.json、voc07_val.json,COCO数据集JSON文件格式字段说明参考:
COCO数据集JSON文件格式
FasterRCNN训练模型配置
进入configs->faster_rcnn->faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py
分别引用三个文件,分别进入三个文件配置,配置参数
模型配置文件
进入 …/_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py
由于本数据集只有一个类别,修改数据集类别个数:num_classes=1
数据集配置
数据集路径配置
进入 …/_base_/datasets/coco_detection.py
修改数据集根路径 data_root = ‘/media/lwt/Data/InfraredVOC’
标签位置 ann_file 该文本中也包括图像路径,不过没有根路径只有VOC数据格式主路径的路径,配置根路径 img_prefix
数据集类别配置
进入 mmdet/datasets/coco.py修改CocoDataset类中类别 CLASSES =(“ship”,)
训练轮次、学习率设置
进入 configs/base/schedules/schedule_1x.py修改 max_epochs=500
日志文件、权重文件设置
进入configs/base/schedules/default_runtime.py ,修改checkpoint_config = dict(interval=20) 20轮保存一次权重文件
运行
python ./tools/train.py ./configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py
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