训练官方源码RT-DETR(血泪的教训!严格按照官方流程!)

发布时间:2024年01月15日

参考链接

1 配置环境

pip install -r requirements.txt

2 配置数据路径

rtdetr_pytorch/configs/dataset/coco_detection.yml中修改

补充:第3行的num_classes改为自己的类别数

在这里插入图片描述

不知道会不会有影响,但代码确实是跑到这里来的,但是官方代码没有给这一个步骤:

rtdetr_pytorch/src/data/coco/coco_dataset.py里面,定位到第一个mscoco_category2name做如下更改,改为自己的类别名,因为我的标签里面类别顺序是从0开始的,所以这里我也改成了从0开始:

在这里插入图片描述

3 配置训练参数

  • 训练命令:
python tools/train.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r18vd_6x_coco.yml
  • 虽然rtdetr_pytorch/tools/train.py导包有种红色的,但是别管!直接运行上面的命令就能成了!

在这里插入图片描述

猜测是rtdetr_pytorch/tools/train.py中的sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), '..'))在发挥作用,所以能够成功导包!

  • 如果不想使用预训练权重,可能可以在以rtdetr_pytorch/src/nn/backbone/presnet.py将下面的代码注释了,因为代码太复杂了还没看懂是怎么设置是否使用的,但是根据调试结果,默认是开启了使用预训练权重的:

在这里插入图片描述

  • 默认跑72轮,如果想要自己设定轮数,可以在rtdetr_pytorch/src/core/yaml_config.py里面直接设定self.epoches = 150

在这里插入图片描述

  • 同理,可以自行设定其他参数,例如output_dir

4 可能的报错

AttributeError: module ‘torchvision’ has no attribute ‘disable_beta_transforms_warning’

解决方法:有可能是torchvision版本过低,在pycharm终端输入

pip install --upgrade torchvision
文章来源:https://blog.csdn.net/LWD19981223/article/details/135609227
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