1. 将数据集放到 detectron2 的 datasets 目录下,或设置环境变量 DETECTRON2_DATASETS 为数据集所在目录。
  2. VOC2007/ImageSets/Main 下设定 trainval.txt 内容,指定哪些数据是用来训练的。
  3. configs/PascalVOC-Detection 下有 VOC 有关的配置,根据自己数据集的情况进行修改。
    • MDEL.WEIGHTS 是预训练模型的下载地址。处理它自己的 detectron2:// 协议,还支持 HTTP 和 FTP 协议。
    • MODEL.ROI_HEADS.NUM_CLASSES 是分类数量。
    • SOLVER.IMS_PER_BATCH 是所有 GPU 加起来的 batch size 总数。
    • DATASETS.TRAIN 是训练的数据集。这里只训练 2007,因此需要把 voc_2012_trainval 删掉。
  4. 修改 detectron2/data/datasets/pascal_voc.py 的 CLASS_NAMES,对应的分类名称。这个修改后需要重新安装 detectron2,因为这个文件会安装到 python 目录下。
  5. 开始训练。例如:python /path/to/detectron2/projects/TridentNet/train_net.py –config-file configs/PascalVOC-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN.yaml –num-gpus 4

  1. TridentNet in Detectron2
  2. Use Builtin Datasets
  3. Config References
  4. Getting Started with Detectron2

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