自己做一个网站一年的费用,中国交通建设监理协会官方网站,注册深圳公司的费用,宁夏建设工程造价网文章目录 1 数据处理2 配置训练参数3 可能会遇到的报错 1 数据处理
修改类别数#xff1a;在models/detector.py中定位到def build(args):#xff0c;将num_classes进行修改#xff0c;改为最大的类别id1。我有4个类别#xff0c;类别id是从0~3#xff0c;因此max_id3在models/detector.py中定位到def build(args):将num_classes进行修改改为最大的类别id1。我有4个类别类别id是从0~3因此max_id3这里的num_classesmax_id14 修改数据集位置 允许输入voc、coco两种格式在main.py的--dataset_file设置默认的是使用coco在main.py的--coco_path指明数据集根目录我用的是coco格式yolo标签转为coco格式的代码可参考将YOLO数据集转成COCO格式单个文件夹转为单个json文件例如…/images/train转为instance_train.json如果要用voc格式可自行看看源码datasets/voc.py
然后因为我的数据集排布是
F:/A_Publicdatasets/RDD2020-1202/train_valid/RDD2020_together
├─annotations
│ ├─instances_train.json
│ ├─instances_val.json
│ └─instances_test.json
├─images
│ ├─test
│ │ ├─xxx.jpg
│ │ ├─xxx.jpg
│ ├─train
│ └─val因此在datasets/coco.py中根据自己的数据集进行更改 train: (root / images/train, root / annotations / f{mode}_train.json),val: (root / images/val, root / annotations / f{mode}_val.json),2 配置训练参数
官方给的训练YOLOS-S 300轮的命令
python -m torch.distributed.launch \--nproc_per_node8 \--use_env main.py \--coco_path /path/to/coco--batch_size 1 \--lr 2.5e-5 \--epochs 150 \--backbone_name small \--pre_trained /path/to/deit-small-300epoch.pth\--eval_size 800 \--init_pe_size 512 864 \--mid_pe_size 512 864 \--output_dir /output/path/box_model参照着上面去修改即可我喜欢将参数直接给修改在main.py里面但我
把--init_pe_size和--mid_pe_size都设置成了default(640, 640)这应该是跟图像尺寸相关的没有使用--pre_trained因为不想使用预训练权重
题外话
选择使用哪个默认的是tiny可以换成small可对应models/backbone.py中进行查看可以定位到tiny、small函数位置 对应的有这些选项 3 可能会遇到的报错
可能会遇到这个报错ImportError: cannot import name container_abcs from torch._six (F:\SoftWareInstall\Anaconda3\envs\torch1.10\lib\site-packages\torch\_six.py)然后参照这个篇博客【报错】cannot import name ‘container_abcs‘ from ‘torch._six‘
在models/layers/helper.py中将from torch._six import container_abcs改为如下代码即可
import collections.abc as container_abcs
