网站pc端和手机端分离怎么做,重庆在线课程,最新新闻事件今天,网站点击弹出下载框 怎么做PaddleDetection支持的数据格式
目前#PaddleDetection支持43种数据格式#xff1a;coco voc widerface。在这里我们主要说明一下如何使用自定义COCO进行目标检测、实例分割#xff1b;如何使用自定义VOC数据集进行目标检测。在PaddleDetection新的版本中#xff0c;我们将数…PaddleDetection支持的数据格式
目前#PaddleDetection支持43种数据格式coco voc widerface。在这里我们主要说明一下如何使用自定义COCO进行目标检测、实例分割如何使用自定义VOC数据集进行目标检测。在PaddleDetection新的版本中我们将数据配置抽离了出来用户在自定义数据集进行训练的时候只需要关注在configs/datasets文件中的数据配置文件即可。
1 使用自定义VOC数据集进行目标检测训练
当用户使用VOC数据集进行的只需要对voc.yml进行修改即可实现正常训练。我们提供了一个自定义的VOC数据集并整理成如图如下图所示的形式。用户在voc.yml文件中修改路径即可。 dataset_dir: 表示数据集的路径该路径下保存数据集、标注文件、标签以及训练验证数据集说明txt文件anno_path: 表示训练/验证数据集的说明txt文件路径 该处填写相对于dataset_dir的相对路径label_list: 表示label的txt文件路径该处填写相对于dataset_dir的相对路径在TestDataset的配置中对于的主要是label_list的路径确保在测试过程中有正确的标签2 使用自定义coco数据集进行目标检测训练 当用户使用COOC数据集进行目标检测的时候只需要对cooc_detection.yml进行修改即可实现正常训练。 我们提供了一个自定义的COCO数据集并整理成如图如下图所示的形式。用户在cooc_detection.yml文件中修改路径即可。 image_dir: 表示训练/验证图片的路径anno_path: 表示训练/验证图片的标注文件的路径dataset_dir: 表示数据集的路径该路径下保存数据集、标签在TestDataset的配置中对于的主要是引入标签这里会抽取val.json文件中标签确保在测试过程中有正确的标签3 使用自定义COCO数据集进行实例分割训练 当用户使用COCO数据集进行实例分割的时候只需要对cooc_instance.yml进行修改即可实现正常训练基本何目标检测的coco数据集格式基本一致 我们提供了一个自定义的COCO数据集并整理成如图如下图所示的形式。用户在cooc_instance.yml文件中修改路径即可。 image_dir: 表示训练/验证图片的路径anno_path: 表示训练/验证图片的标注文件的路径dataset_dir: 表示数据集的路径该路径下保存数据集、标签在TestDataset的配置中对于的主要是引入标签这里会抽取val.json文件中标签确保在测试过程中有正确的标签
