官方pytorch版本RT_DETR训练自己的数据集过程并导出结果_rtdetr训练自己的数据集

1.训练过程

在前面的步骤中，利用配置好的COCO的数据集在“rtdetr_pytorch/configs/dataset/coco_detection.yml"里面把文件地址修改成自己的数据集地址，配制成my_coco.yml,

同时修改需要训练"rtdetr_pytorch/configs/rtder/rtdetr_r50vd_m_6x_coco.yml"里面的数据集

然后利用"RT-DETR-main/rtdetr_pytorch/tools/train.py，记得加入configs

训练结果会保存在以下的文件的地址(后面我们导出需要这个文件)

或者也可以直接利用edit configurations利用下面的代码运行：不过要注意加上eval参数

 -c configs/rtdetr/rtdetr_r101vd_6x_coco.yml -t model_pth/rtdetr_r101vd_2x_coco_objects365_from_paddle.pth

2. 导出结果

官方版本目前只支持导出ONNX格式，我们找到如下文件“RT-DETR-main/rtdetr_pytorch/tools/export_onnx.py”，将configs导入当时配置的文件，将训练完的权重文件输入到resume里，然后运行整个文件就会在同级目录下导出onnx文件如下：

出现了没有 找到onnx:ModuleNotFoundError: No module named 'onnx'

pip install onnx==1.13.0
pip install paddle2onnx==1.0.5

再运行，就导出了model.onnx: