rtdetr训练自己数据
时间: 2025-03-04 12:44:56 浏览: 202
### 如何使用 RTDETR 模型训练自定义数据集
#### 准备工作
为了能够顺利地利用 RTDETR 训练自定义数据集,需先完成一系列准备工作。这包括但不限于安装必要的库以及准备合适格式的数据集。
对于环境搭建而言,在开始之前要确保已正确设置了 Python 环境,并通过 pip 安装了 `ultralytics` 库以及其他依赖项[^2]。此外,还需准备好标注好的图像及其对应的标签文件;通常情况下,这些标签应遵循 COCO 或者 VOC 数据集的标准格式以便被框架识别和支持[^3]。
#### 修改配置文件
针对特定的任务需求调整模型参数是非常重要的一步。可以编辑位于项目中的 `configs` 文件夹下的相应配置文档来实现这一点。此操作允许用户指定诸如输入尺寸、锚框比例尺等超参,从而更好地适配不同的应用场景和硬件条件[^4]。
#### 编写训练脚本
编写一段简单的Python代码用于加载预训练权重并启动训练流程:
```python
from ultralytics import RTDETR
# 加载预训练模型
model = RTDETR('rtdetr-l.pt')
# 显示当前模型信息
model.info()
# 开始训练过程
results = model.train(data='path_to_custom_dataset.yaml', epochs=100, imgsz=640)
# 验证训练效果
results.val()
```
上述代码片段展示了如何加载一个名为 `'rtdetr-l.pt'` 的大型版本 RTDETR 模型,并对其进行进一步的微调训练。这里假设已经有一个 YAML 格式的配置文件指定了自定义数据集的位置和其他必要细节。同时设定了最大迭代次数为 100 轮次,每张图片大小固定为 640×640 像素。
#### 自定义数据集路径说明
当涉及到具体的数据集位置时,应当创建一个 `.yaml` 类型的文件用来描述该数据集中各类别的名称列表 (`names`) 和各个分割(train,val,test)所对应目录的具体地址(`path`). 下面是一个简化版的例子:
```yaml
train: ./datasets/custom/train/images/
val: ./datasets/custom/valid/images/
nc: 80 # number of classes
names: ['person', 'bicycle', ... ] # class names as list
```
这个例子中假设有总共 80 种不同类别,并且提供了训练集与验证集各自的相对路径。注意这里的类名应该按照实际情形填写,而不仅仅是示例中的占位符。
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