使用URPC少量数据集在DiffusionDet上训练

于大宝0626

已于 2023-04-15 13:02:22 修改

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文章标签：深度学习 ubuntu docker

于 2023-04-13 18:08:05 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_64720568/article/details/130133823

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文章详细介绍了如何使用Detectron2框架进行对象检测，包括构建自定义数据集，按照PascalVOC格式组织，将数据集上传到服务器，准备预训练模型，修改配置文件以适应特定任务，以及解决在训练过程中遇到的常见错误，如numpy版本不兼容、内存溢出和类别索引问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.数据集准备

1.1建立自己的数据集

为了快速验证训练可行，我只选10张图片参与训练过程（5张train，4张value，1张test）URPC标注存储为XML，为了方便操作，我选择PascalVOC数据格式来训练（detectron2能处理COCO、PascalVOC等等格式，具体还支持哪些数据格式可以参考detectron2的源码）

1.1.1接下来建议在本地将数据集准备好

按下图新建几个文件夹

-VOC2007
	-Annotations
		-[放入打好标签的XML文件]
	-ImageSets
		-Main
			-test.txt
			-train.txt
			-val.txt
	-JPEGImages
		-[放入数据集图片]

在这里插入图片描述

1.2将数据集部署到服务器

按照格式建立好打成ZIP格式上传至服务器放在DiffusionDet-main/datasets路径下然后解压
在这里插入图片描述

2.准备预训练模型

https://github.com/ShoufaChen/DiffusionDet
我这里选择的是COCO-Res50
在这里插入图片描述
并把它放到DiffusionDet-Main/model（自己建的）路径下

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于大宝0626

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