技术标签: 计算机视觉 目标检测 深度学习 从零开始学目标检测
MMDetection目标检测框架采用的数据集格式是COCO格式,为了采用COCODataset 类来加载数据并进行训练以及评测,需要将VisDrone数据集转换为COCO格式,可参考VisDrone数据集转COCO格式数据集
MS COCO 是google 开源的大型数据集, 分为目标检测、分割、关键点检测三大任务, 数据集主要由图片和json 标签文件组成。 对于目标检测,json文件的格式主要如下:
其中共包括6个字段,实际应用中,info和license字段用不上。
对于本实验转化后的数据集包括4个字段
images字段又包括4项字段
annotations字段包含多个annotation实例的一个列表,annotation类型本身又包含了一系列的字段,如这个目标的category id和segmentation mask。segmentation格式取决于这个实例是一个单个的对象(即iscrowd=0,将使用polygons格式)还是一组对象(即iscrowd=1,将使用RLE格式)
categories字段的id数,就是类别数。
已按照前文进行了标签转化,前文已在矩池云配置了MMDetection,为了实现在训练,将处理好的数据集上传。
上传过程漫长,还是本地实验最舒服,好想拥有一块3090呀!
解压文件,需要等待片刻
cd /mnt/MMDetection/mmdetection/Datasets
unzip VisDrone.zip
进入到工作目录
cd /mnt/MMDetection/mmdetection
选择模型以及调整配置文件,在configs文件夹下新建文件my_custom_config.py
在这里插入代码片
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