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mmdetection训练自己的数据，用网络deformable_detr做示例，先用labelme标注转为coco格式，训练后测试并分析_index put requires the source and destination dtyp
作者：小小林熬夜学编程 | 2024-03-29 22:52:47
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index put requires the source and destination dtypes match, got float for th
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3.mmdetection训练自己的数据，用网络deformable_detr做示例
（0）先生成整体配置文件，在一个配置文件中修改比较方便，方法参考：open-mmlab. mmclassification安装并使用自己数据集windows下_黛玛日孜的博客-CSDN博客
（1）#mmdet/datasets/coco.py中将类CocoDataset中的内容改成自己的，只改类别和颜色表示
（2）#mmdet/core/evaluation/classnames.py中将函数coco_classes中的内容改成自己的
（3）展示整体配置文件。配置文件configs中的类别数量改成自己的，并修改数据路径，
4.模型训练train.py（选择可视化标注文件browse_dataset.py）
7.可视化分析模块confusion_matrix.py、analyze_results.py、analyze_logs.py等
1.标注labelme
安装labelme，
1.使用Annoconda创建虚拟环境
conda create -n labelme python=3.6
activate labelme
2.安装相关的包
pip install pyqt
pip install labelme
3.启动labelme 并标注：
在labelme的虚拟环境中键入labelme就会启动labelme可视化标注软件
安装好labelme后直接在cmd命名窗口输入labelme打开。
open打开单张图片，opendir打开文件夹
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