centernet下训练自己的数据

目录

一.数据准备

1.制作COCO数据集

2.计算数据集的均值方差

二.代码修改

1.新建类别

 2.加入dataset

 3.修改/src/lib/opts.py

4.修改src/lib/utils/debugger.py文件

二 训练与测试：

1训练：

2测试：

3绘制loss曲线

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参照博客：

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42634342/article/details/97756458#commentsedit

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42634342/article/details/97756458#commentsedit

一.数据准备

1.制作COCO数据集

这里我用的是VOC数据集转COCO

参照博客：

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41765699/article/details/100124689

主要trian，val，test三个文件夹下txt转化为json

2.计算数据集的均值方差

import cv2, os, argparse
import numpy as np
from tqdm import tqdm


def main():
    dirs = '/home/zbb/CenterNet/data/plane/images'   # 修改你自己的图片路径
    img_file_names = os.listdir(dirs)
    m_list, s_list = [], []
    for img_filename in tqdm(img_file_names):
        img = cv2.imread(dirs + '/' + img_filename)
        img = img / 255.0
        m, s = cv2.meanStdDev(img)
        m_list.append(m.reshape((3,)))
        s_list.append(s.reshape((3,)))
    m_array = np.array(m_list)
    s_array = np.array(s_list)
    m = m_array.mean(axis=0, keepdims=True)
    s = s_array.mean(axis=0, keepdims=True)
    print("mean = ", m[0][::-1])
    print("std = ", s[0][::-1])

if __name__ == '__main__':
    main()

二.代码修改

1.新建类别

src/lib/datasets/dataset里面新建一个“plane. py”，文件内容照着文件夹下coco.py改成自己