用RT-DERT训练自己的数据集
时间: 2025-06-05 18:33:21 浏览: 16
### 如何使用 RT-DERT 框架训练自定义数据集
使用 RT-DERT 框架训练自定义数据集的过程可以分为几个关键步骤,包括环境准备、数据集准备、模型配置以及训练过程。以下是详细的说明:
#### 1. 环境准备
确保安装了 Python 和必要的依赖库(如 PyTorch)。如果使用的是 Ultralytics 提供的 RT-DERT 集成版本,则可以通过以下命令安装相关依赖:
```bash
pip install ultralytics
```
此外,需要确认 GPU 是否可用以加速训练过程[^1]。
#### 2. 数据集准备
RT-DERT 支持 YOLO 格式的数据集。为了训练自定义数据集,需要将其转换为 YOLO 格式。YOLO 格式的标注文件通常是 `.txt` 文件,其中每行表示一个目标框,格式如下:
```
<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>
```
- `<class_id>` 是目标类别的索引。
- `<x_center>` 和 `<y_center>` 是目标框中心点的归一化坐标。
- `<width>` 和 `<height>` 是目标框宽度和高度的归一化值。
如果数据集尚未转换为 YOLO 格式,可以参考相关脚本进行转换[^3]。
#### 3. 配置数据集路径
创建一个 YAML 文件来定义数据集的结构。例如,`custom_dataset.yaml` 的内容可能如下:
```yaml
train: path/to/train/images # 训练集图像路径
val: path/to/val/images # 验证集图像路径
nc: 3 # 类别数量
names: ['class1', 'class2', 'class3'] # 类别名称
```
此文件用于指定训练集和验证集的路径以及类别信息[^1]。
#### 4. 模型选择与配置
可以选择预训练的 RT-DERT 权重作为初始化模型,或者从头开始训练。通过修改 `model` 参数指定使用的模型权重或配置文件。例如:
```bash
yolo task=detect mode=train model=rt-detr-l.pt data=custom_dataset.yaml epochs=100 imgsz=640
```
上述命令中:
- `task=detect` 表示这是一个目标检测任务。
- `mode=train` 表示进入训练模式。
- `model=rt-detr-l.pt` 是预训练模型的路径或名称。
- `data=custom_dataset.yaml` 是数据集配置文件。
- `epochs=100` 是训练轮次。
- `imgsz=640` 是输入图像的尺寸[^1]。
#### 5. 训练模型
运行上述命令后,RT-DERT 将基于提供的数据集和配置开始训练。训练过程中会输出损失函数的变化情况以及其他指标,如 mAP(平均精度均值)等[^2]。
#### 6. 验证与导出
训练完成后,可以使用以下命令对模型进行验证和导出:
- 验证模型性能:
```bash
yolo task=detect mode=val model=runs/detect/train/weights/best.pt data=custom_dataset.yaml
```
- 导出模型为 ONNX 格式:
```bash
yolo mode=export model=runs/detect/train/weights/best.pt format=onnx
```
通过这些步骤,可以完成 RT-DERT 框架下自定义数据集的训练、验证和导出。
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