使用mmclassification训练自己的图像分类器

使用mmclassification训练自己的图像分类器

在计算机视觉领域中，图像分类是一项重要的任务。mmclassification是一个基于PyTorch框架的开源图像分类工具包，可以方便地进行模型训练、测试和部署。本文将介绍如何使用mmclassification训练自己的图像分类器。

1. 准备数据集

首先需要准备好自己的数据集。数据集应该包括两个文件夹：train和val。train文件夹中包含用于训练的图像，val文件夹中包含用于验证的图像。每个子文件夹的名称应该与其所属的类别相同。例如，如果有10个类别，则train和val文件夹中应该各有10个子文件夹，每个子文件夹的名称应该是相应类别的名称。

2. 配置训练参数

配置训练参数是训练过程中非常关键的一步。可以在config文件夹中选择一个适合自己的配置文件，也可以自己创建一个新的配置文件。其中包括了网络结构、数据增强、优化器等相关参数的设置。

3. 使用命令行启动训练

在完成数据集和参数配置之后，可以使用以下命令行启动训练：

python tools/train.py ${CONFIG_FILE} [optional arguments]

其中${CONFIG_FILE}是配置文件的路径，可用于指定训练采用的网络模型、优化器和学习率等超参数。optional arguments用于设置训练时的其它参数，如设备类型（GPU/CPU）、训练轮数、保存文件路径等。