使用MMDetection3.x训练自定义数据集和类别

2023-10-27

使用MMDetection3.x训练自定义数据集和类别

1. 安装
2. 训练
3. 评价指标 (Evaluation Metrics)

1. 安装

2. 训练

2.1 准备数据和配置文件

参考

2.2 训练

训练方式一

python tools/train.py configs/balloon/mask-rcnn_r50-caffe_fpn_ms-poly-1x_balloon.py

会出现如下错误, 且生成的.pth文件不能检测到balloon, 原因是lr太大
训练方式二

python tools/train.py configs/balloon/mask-rcnn_r50-caffe_fpn_ms-poly-1x_balloon.py --auto-scale-lr

2.3 测试

测试图片集并对比显示

python tools/test.py configs/balloon/mask-rcnn_r50-caffe_fpn_ms-poly-1x_balloon.py work_dirs/mask-rcnn_r50-caffe_fpn_ms-poly-1x_balloon/epoch_12.pth --show

测试图片并保存结果

python demo/image_demo.py data/balloon/val/test.jpg configs/balloon/mask-rcnn_r50-caffe_fpn_ms-poly-1x_balloon.py work_dirs/mask-rcnn_r50-caffe_fpn_ms-poly-1x_balloon/epoch_12.pth --out-file 1.jpg

3. 评价指标 (Evaluation Metrics)

3.1 目标检测评估（ Detection Evaluation）

在这里插入图片描述

基于2分类的指标如下：
- Recall 召回率（查全率）：所有真实目标中，模型预测正确的目标比例，其公式为： R e c a l l = t p r = T P / ( T P + F N ) Recall = tpr = TP / (TP+FN) Recall=

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训练模型

caffe

深度学习

python

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