coco 数据集_如何用 coco 数据集训练 Detectron2 模型？

随着最新的 Pythorc1.3 版本的发布，下一代完全重写了它以前的目标检测框架，新的目标检测框架被称为 Detectron2。本教程将通过使用自定义 coco 数据集训练实例分割模型，帮助你开始使用此框架。如果你不知道如何创建 coco 数据集，请阅读我之前的文章——如何创建自定义 coco 数据集用于实例分割。

为了快速开始，我们将在 Colab Notebook 上进行实验，这样你就不必担心在使用 pytorch 1.3 和 detectron2 之前在自己的机器上设置开发环境的问题了。

安装 Detectron2

在 Colab Notebook 中，只需运行这 4 行代码即可安装最新的 pytorch 1.3 和 detectron2。

!pip install -U torch torchvision

!pip install git+https://github.com/facebookresearch/fvcore.git

!git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2 detectron2_repo

!pip install -e detectron2_repo

单击输出单元格中的「RESTART RUNTIME」以使安装生效。

注册一个 coco 数据集

为了告诉 Detectron2 如何获取数据集，我们将「注册」它。

为了演示这个过程，我们使用了水果坚果分割数据集，它只有 3 个类：数据、图和榛子。我们将从现有的 coco 数据集训练模型中分离出一个分割模型，该模型可在 DeCtTrON2 model zoo 中使用。

你可以这样下载数据集。

# download, decompress the data

!wget https://github.com/Tony607/detectron2_instance_segmentation_demo/releases/download/V0.1/data

!unzip data.zip > /dev/null

或者你也可以从这里上传你自己的数据集。

按照 Detectron2 自定义数据集教程，将水果坚果数据集注册到 Detectron2。

from detectron2.data.datasets import

register_coco_instances register_coco_instances("fruits_nuts

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