用MMdetection训练测试自己的voc数据集

2024-04-12 22:20:10

1. 数据准备

（供个人学习，侵删）
将准备好的voc数据集按照以下路径存放
mmdetection
├── mmdet
├── tools
├── configs
├── data
│ ├── VOCdevkit
│ │ ├── VOC2007
│ │ │ ├── Annotations
│ │ │ ├── JPEGImages
│ │ │ ├── ImageSets
│ │ │ │ ├── Main
│ │ │ │ │ ├── test.txt
│ │ │ │ │ ├── train.txt

2. 修改相关参数

2.1 第一步（顺序无关）

打开mmdet/dataset/voc.py，把VOCDdataset中的classes改成自己类别，如图所示:

2.2 第二步

打开mmdet/core/evaluation/class_name.py，把里面的voc_classes()改成自己数据集的类别，如图所示

3. 修改config文件中的参数

打开mmdetection/configs,可以看到有很多模型，这里我选用的是pacal_voc/faster_rcnn_r50_fpn_1x_voc0712.py,看其他博客说很多模型都是按照COCO数据集格式搭建的，只有pacal_voc文件夹下用的是voc数据集，但我还没有用别的模型做进一步尝试
faster_rcnn_r50_fpn_1x_voc0712.py打开后，把num_classes修改成自己数据集的类别数，如图所示

之后打开_base_下的这三个文件夹，修改相关参数

3.1

打开mmdetection/configs/base/models/faster_rcnn_r50_fpn.py,把下图的num_classes改成自己的类别数，如图所示

3.2

打开mmdetection/configs/base/datasets/voc0712.py,要把这些地方改成自己的voc2007的路径，这里的train.text，test.text要和1.数据准备中Main文件夹下的名字一样

然后开始准备训练把！

4. 训练

打开终端，输入命令

source activate open-mmlab

进入mmdetection文件夹下

cd mmdetection

在mmdetection下新建WORK_DIR文件夹输入训练命令，

python tools/train.py configs/pascal_voc/faster_rcnn_r50_fpn_1x_voc0712.py --work-dir WORK_DIR

训练成功的话显示应该如下图所示

5. 测试

可以先在mmdection下新建一个文件夹eval，保存产生的pkl文件

测试命令如下：

python tools/test.py configs/pascal_voc/faster_rcnn_r50_fpn_1x_voc0712.py WORK_DIR/latest.pth --out=eval/result.pkl

加“- -show”会实时显示，但是不知道为什么我的不行

6. 错误及修改方法

6.1 错误如图所示

改：一定一定要注意num_classes是类别数，不是类别数加1

6.2 错误如图所示

改：mmdetection/configs/base/datasets/voc0712.py代码里train.text是要和数据集中的名称是一致的。
然后就over啦！

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