用PaddleDetection套件训练自己的数据集，PP-YOLO-SOD训练全流程

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已于 2025-08-26 20:55:38 修改 · 812 阅读

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#YOLO

于 2025-08-17 20:41:48 首次发布

官方资料

PaddlePaddle框架官方文档：https://www.paddlepaddle.org.cn/
在这里插入图片描述

论文：PP-YOLOE: An evolved version of YOLO
PaddleDection套件：pp-yoloe-sod-高精度小目标检测模型
在这里插入图片描述
小目标检测模型说明：PP-YOLOE-SOD 小目标检测模型(PP-YOLOE Small Object Detection)

PP-YOLOE-SOD预训练权重：模型库
在这里插入图片描述

ppyoloe+ 训练全流程

环境配置与套件准备

pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0b1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/

# 进入套件
cd PaddleDetection-release-2.8.1

# 初始化
python setup.py install

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

pip install visualdl -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

直接运行以下命令安装 libgomp1

apt-get update && apt-get install -y libgomp1

数据集准备与VOC格式ppdet的要求

VOC格式数据集，训练集、验证集、测试集划分好，本别一个文件夹。
在这里插入图片描述
以训练集为例，需要含这四个：

图片文件夹：JPEGImages
标签文件夹：Annotations
类别列表文件：label_list.txt
标签列表文件：train_list.txt

标签列表txt文件生成脚本

import os

def generate_list_file(voc_root, output_list_path):
    """
    生成VOC数据集的列表文件，每行格式为：JPEGImages/图像名 Annotations/标注名
    
    参数:
    voc_root: VOC数据集根目录（包含JPEGImages和Annotations文件夹）
    output_list_path: 输出的列表文件路径（如train_list.txt）
    """
    # 检查输入目录是否存在
    jpeg_dir = os.path.join(voc_root, "JPEGImages")
    anno_dir = os.path.join(voc_root, "Annotations")
    if not os.path.exists(jpeg_dir):
        raise ValueError(f"JPEGImages目录不存在：{
     
     jpeg_dir}")
    if not os.path.exists(anno_dir):
        raise ValueError(f"Annotations目录不存在：{
     
     anno_dir}")
    
    # 获取所有图像文件（仅保留常见图像格式）
    image_extensions = ('.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.JPG', '.JPEG', '.PNG', '.BMP')
    image_files = [f for f in os.listdir(jpeg_dir) if f.endswith(image_extensions)]
    
    if not image_files:
        print