DETR 训练自己的数据集实践笔记
本资源文件提供了使用 DETR（Detection with Transformers）模型训练自己数据集的详细实践笔记。DETR 是一种基于 Transformer 的端到端目标检测模型，无需 NMS 后处理步骤，也无需 anchor。通过本笔记，您可以了解如何准备数据集、配置环境、生成必要的文件以及进行训练和评估。
内容概述
- 数据集准备
- 数据集格式要求
- 数据集下载与准备
- 标签文件转换
- 环境配置
- 环境依赖安装
- 预训练模型下载
- 训练过程
- 参数修改
- 训练步骤
- 常见问题与解决方案
- 评估与预测
- 模型评估方法
- 预测结果生成
使用说明
- 数据集准备
- 确保数据集格式符合 DETR 的要求，通常为 COCO 格式。
- 下载并准备数据集，包括训练集、验证集和测试集。
- 使用提供的脚本将标签文件转换为 COCO 格式。
- 环境配置
- 安装所需的 Python 依赖包。
- 下载预训练模型文件，并根据数据集类别数进行必要的修改。
- 训练过程
- 根据数据集和任务需求，调整训练参数。
- 运行训练脚本，开始模型训练。
- 记录训练过程中的关键指标和日志。
- 评估与预测
- 使用验证集对训练好的模型进行评估。
- 生成预测结果，并进行可视化分析。
注意事项
- 确保数据集的标签文件格式正确，避免在训练过程中出现错误。
- 根据实际需求调整训练参数，以获得最佳的模型性能。
- 在训练过程中，定期保存模型检查点，以便在需要时恢复训练。
通过本实践笔记，您将能够顺利地使用 DETR 模型训练自己的数据集，并进行有效的目标检测任务。