
mmdetection
├── mmdet
├── tools
├── configs
├── data
│ ├── coco
│ │ ├── annotations（放json文件train,val,test）
│ │ ├── train2017（放图片）
│ │ ├── val2017（放图片）
│ │ ├── test2017（放图片）

推荐以软连接的方式创建：


cd mmdetection
mkdir data
ln -s $COCO2017_ROOT data/coco

其中，$COCO2017_ROOT需改为你的coco数据集根目录。

自定义的数据集可借鉴一个大佬的.xml转为coco格式的.json文件代码：把voc格式的标注文件.xml转为coco格式的.json文件_ming.zhang的博客-CSDN博客_pascal voc标注格式

#注意：

将图片和.xml文件放在同一文件夹下
其中xml_list = glob.glob(xml_dir +"/*.xml")中glob.glob要使用绝对路径。

运行该代码可将数据集按照9：1分成训练集和测试集。

步骤二：修改config.py

在configs文件夹中选择自己要训练的config文件，例如：faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_

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