CenterNet训练自己的数据

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准备数据

  1. pascal voc格式数据转coco格式

    参考： https://blog.csdn.net/weixin_41765699/article/details/100124689

  2. 在

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    3. 在```path/src/lib/datasets/datasets```下新建```gaodian.py```，内容参照```coco.py```改，改成自己需求的样子

       1. 修改类名为```Gaodian

    1. 14行

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      3. 改均值和方差，参考 https://blog.csdn.net/weixin_41765699/article/details/100118660 

      4. 修改数据和图片的路径，```data_dir```到数据集名称文件夹，```img_dir```放图片的位置

      5. 修改标签文件```json```文件，我改了如下，这样train和val都读2036的文件

      else:
  self.annot_path = os.path.join(
    self.data_dir, 'annotations', 
    '2036.json')

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      6. 修改```path/src/lib/datasets/dataset_factory.py
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      dataset_factory = {
        'coco': COCO,
        'pascal': PascalVOC,
        'kitti': KITTI,
        'coco_hp': COCOHP,
        'gaodian': Gaodian
      }
  1. 修改
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    将默认的数据集名称修改为```gaodian
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self.parser.add_argument('--dataset', default='gaodian',
                         help='coco | kitti | coco_hp | pascal')



将默认数据集的均值方差修改


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def init(self, args=''):
  default_dataset_info = {
    'ctdet': {'default_resolution': [512, 512], 'num_classes': 80, 
              'mean': [0.408, 0.447, 0.470], 'std': [0.289, 0.274, 0.278],
              'dataset': 'coco'},

  1. 修改

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    elif num_classes == 80 or dataset == 'coco':
  self.names = coco_class_name
elif num_classes == 3 or dataset == 'gaodian':
    self.names = gaodian_class_name
elif num_classes == 20 or dataset == 'pascal':

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    gaodian_class_name = [

    'person', 'vehicle', 'none-motor']

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    #### 训练

python main.py ctdet –arch dlav0_34 –exp_id coco_dla_1x –batch_size 64 –master_batch 16 –lr 5e-4 –gpus 0,1,2,3 –num_workers 16
`