学习如何使用MMDetection训练目标检测模型

学习使用MMDetection训练目标检测模型

使用MMdetection 3.1、CVAT和TensorBoard逐步训练最先进的AI模型的教程

如果您想训练神经网络，可以使用流行的深度学习库TensorFlow或PyTorch。

然而，现在有很多在这两者之上构建的框架，使训练过程更加用户友好。

如果您只想使用自己的数据集训练最先进的模型，而不太关心底层细节，其中一个框架可能更适合您。

MMDetection是一个基于PyTorch的用户友好工具箱，用于目标检测、实例分割和全景分割任务。

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它目前在GitHub上有25.3K个星，并由OpenMMLab创建。总共，OpenMMLab目前为48个不同的计算机视觉任务提供了16个仓库和2404个不同的AI模型[1]。顺便说一句，OpenMMLab还有一个VoAGI账号。

在这个逐步教程中，我们将介绍使用MMDetection训练计算机视觉模型的完整训练流程。

我们将使用新发布的MMDetection版本3.1来训练基于Faster R-CNN架构的目标检测模型。作为训练数据，我们将使用使用CVAT注释的自定义数据集。我们还将使用TensorBoard监控训练过程。

本教程将涵盖以下内容：

1. 设置MMDetection
2. 使用CVAT注释图像
3. 自定义MMdetection配置
4. 构建和运行MMDetection
5. 使用TensorBoard监控训练过程
6. 结论

所以，让我们开始吧！

设置MMDetection

为了运行MMDetection，我们将构建自己的Docker镜像，然后运行一个容器来启动训练过程。

在本教程中，我们将使用以下文件结构：

mmdet/├── data/│   ├── test/│   │   ├── annotations/│   │   └──…