Detectron-maskrcnn 训练自己的数据集

### Detectron-Mask R-CNN训练自定义数据集详解 #### 概述 Detectron-Mask R-CNN 是一种基于深度学习的目标检测框架，能够实现目标检测与实例分割任务。对于那些希望使用此框架来训练自己特定场景下的数据集的研究者和开发者来说，了解如何准备数据、配置模型以及进行训练是非常重要的。本篇将详细讲解如何使用Detectron-Mask R-CNN框架训练一个特定于人体髋关节检测与分割的数据集。 #### 数据集准备 需要准备的数据集采用Labelme工具进行标注，并保存为JSON格式。Labelme是一种广泛使用的图像标注工具，它支持多种类型的标注，包括矩形框、多边形等。在这个例子中，数据集是针对人体髋关节的，每个髋关节都有左右两个图像，标注的数据是从视频中筛选出的特定帧。数据集分为三个部分：训练集(train)、验证集(val)和测试集(test)。 - **训练集**: 包含90个样本。 - **验证集**: 包含5个样本。 - **测试集**: 不指定数量，但通常用于评估模型的最终性能。 数据存储结构如下所示: ``` Ultrasonic_Dataset |- annotations |- train.png |- val.json |- train |- 0001.png |- 0001.json ... |- 0090.png |- 0090.json |- val |- 0091.png |- 0091.json ... |- 0095.png |- 0095.json |- test |- 0096.png |- 0097.png ... |- labelme2COCOarea-final.py ``` #### 数据转换为COCO格式 为了使数据兼容Detectron-Mask R-CNN框架，需要将Labelme生成的JSON文件转换为COCO格式。这可以通过使用`labelme2COCOarea-final.py`脚本来完成。具体步骤如下： 1. 下载转换脚本 `labelme2COCOarea-final.py` 并将其放置在数据集根目录。 2. 打开命令行窗口，导航至包含脚本的目录。 3. 运行命令 `python labelme2COCOarea-final.py`。 4. 根据命令行输出找到生成的 `new.json` 文件，重命名为 `train.json` 或 `val.json`，并将其复制到 `annotations` 文件夹中。 #### 配置文件修改 接下来需要修改 `dataset_catalog.py` 文件以添加自定义数据集的信息。具体步骤如下： 1. 打开 `/opt/detectron/detectron/datasets/dataset_catalog.py` 文件。 2. 在 `_DATASETS` 类下添加以下代码： ```python 'Ultrasonic_train': { '_IM_DIR': '/DATA_DIR/Ultrasonic_Dataset/train', '_ANN_FN': '/DATA_DIR/Ultrasonic_Dataset/annotations/train.json' }, 'Ultrasonic_val': { '_IM_DIR': '/DATA_DIR/Ultrasonic_Dataset/val', '_ANN_FN': '/DATA_DIR/Ultrasonic_Dataset/annotations/val.json' } ``` 3. 修改配置文件以适应新数据集。在 `/opt/detectron/configs/12_2017_baselines` 目录下复制文件 `cpe2e_mask_rcnn_R-50-C4_1x.yaml` 并重命名为 `Ultrasonic_mask_rcnn_r50.yaml`。 4. 打开 `Ultrasonic_mask_rcnn_r50.yaml` 文件并根据需要进行修改，例如设置类别数量 (`NUM_CLASSES`)、学习率 (`BASE_LR`) 等参数。 #### 模型训练 最后一步是进行模型训练。这通常涉及以下步骤： 1. 确保所有依赖项已经安装并正确配置。 2. 使用预训练模型作为初始化权重。 3. 设置训练参数，如迭代次数 (`MAX_ITER`) 和学习率策略 (`LR_POLICY`)。 4. 开始训练过程。 通过以上步骤，可以成功地使用Detectron-Mask R-CNN框架训练一个针对人体髋关节的目标检测与分割模型。需要注意的是，实际操作过程中可能会遇到各种问题，例如硬件资源限制、数据不平衡等问题，这些都需要根据实际情况进行调整和优化。