rtdetr训练数据集文件格式
时间: 2025-03-18 09:19:21 浏览: 162
### RT-DETR模型训练时所需的数据集文件格式
RT-DETR模型在训练过程中所需的输入数据集必须遵循COCO格式[^1]。这意味着如果当前使用的数据集是以其他格式(如YOLO或VOC)存储的,则需要先将其转换为COCO格式。
#### COCO格式的主要组成部分
COCO格式是一种广泛用于目标检测任务的标准数据格式,其核心结构通常由以下几个部分组成:
1. **图像信息**
- 图像ID、宽度、高度以及路径等基本信息。
2. **标注信息**
- 每个对象的类别标签及其边界框坐标(通常是[x, y, width, height]的形式),其中(x,y)表示边界框左上角的位置。
3. **类别信息**
- 定义了数据集中所有可能类别的列表,每种类别都有唯一的ID号。
具体来说,在JSON文件中会定义如下字段:
```json
{
"images": [
{"id": 1, "file_name": "image1.jpg", "width": 640, "height": 480},
...
],
"annotations": [
{"id": 1, "image_id": 1, "category_id": 1, "bbox": [100, 50, 150, 200]},
...
],
"categories": [
{"id": 1, "name": "person"},
{"id": 2, "name": "car"},
...
]
}
```
对于希望利用官方版本的RT-DETR进行自定义数据集训练的情况,建议按照上述标准准备相应的训练和验证集合,并确保它们被正确解析以便于后续处理流程能够顺利执行[^2]。
### 数据预处理注意事项
当原始数据并非处于COCO格式下时,开发者需编写脚本来完成必要的转换工作。此过程涉及读取源格式中的各项参数并映射到目标结构之中去。例如从txt文档里提取bounding box位置数值再保存成符合要求的新形式等等操作均属于此类范畴之内。
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