DETR训练自己的数据集

• github地址：https://github.com/facebookresearch/detr

1.创建conda环境

推荐通过conda创建虚拟环境，具体操作可见linux系统下创建anaconda新环境及问题解决

2.clone代码并安装依赖库

git clone https://github.com/facebookresearch/detr.git

conda install -c pytorch pytorch torchvision
conda install cython scipy
pip install -U 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'
pip install git+https://github.com/cocodataset/panopticapi.git

3.准备自己的数据集

• 使用COCO格式数据集，其文件目录如下：
  
• 其中，annotations包含训练集和验证集对应的json文件
  
• train2017包含训练集图片；val2017包含验证集图片
  ※如果事先准备好了VOC格式的数据集，则可通过脚本进行转换，详见VOC格式数据集转为COCO格式数据集脚本

4.下载预训练模型并修改类别参数

• 创建一个python文件，根据自己的目标类别数目对原始用于coco数据集的预训练模型进行转换

import torch

pretrained_weights = torch.load("./detr-r50-e632da11.pth")

num_class = 2 + 1
pretrained_weights["model"]["class_embed.weight"].resize_(num_class+1,256)
pretrained_weights["model"]["class_embed.bias"].resize_(num_class+1)

torch.save(pretrained_weights,'detr_r50_%d.pth'%num_class)

• 更改detr.py中的目标类别数目（这里干脆都改成一样的了）
  

5.训练

• 运行main.py并传递相应的参数进行训练

python main.py --dataset_file "coco" --coco_path /path/to/coco/ --resume="detr_r50_3.pth"

6.推理

• 同样运行main.py 需要--eval及其它相关参数

7.plot

• 借助plot_utils.py，在文件末尾添加下方代码，更改路径并运行即可。

if __name__ == '__main__':
    files = list(Path('../outputs/eval').glob('*.pth'))
    plot_precision_recall(files)
    plt.show()
    plot_logs(logs=Path('../outputs/log/'),fields=('class_error', 'loss_bbox_unscaled', 'mAP'), ewm_col=0, log_name='log.txt')
    plt.show()

• 参考链接：
  https://blog.youkuaiyun.com/w1520039381/article/details/118905718