Win系统使用DINO训练自己数据集

数据集

在工程主目录下创建一个coco文件夹，并修改main.py文件中的‘--coco_path’。

数据集目录：

train2017用来训练，val2017用来验证。

test2017是为了训练得到模型之后，测试模型泛化性能的，有没有都可以。

annotations中包含train2017和val2017分别对应图像的目标标签：

 配置文件修改

 cinfig/DINO中的四个py文件（除了coco_transformer.py）用于完成训练or验证等任务。如果想要从头训练自己的数据集，可以选择任一一个进行修改。

①num_classes改为自己数据集的类别数量+1（因为包含背景）

②dn_labelbook_size ，官方说dn_labebook_size >= num_classes + 1

其余参数自己看着调优。

错误及解决办法

①错误：

import MultiScaleDeformableAttention as MSDA

ModuleNotFoundError: No module named 'MultiScaleDeformableAttention'

解决：进入 DINO\models\dino\ops，在cmd中运行python setup.py install（适用于Win系统），或者进入该文件夹下编译make.sh（适用于linux系统）。输出以下结果，说明调试正确：

Installed d:\anaconda\lib\site-packages\multiscaledeformableattention-1.0-py3.6-win-amd64.egg
Processing dependencies for MultiScaleDeformableAttention==1.0
Finished processing dependencies for MultiScaleDeformableAttention==1.0

②错误：

 解决：在util/slconfig.py文件中添加：

把创建的临时文件改到非C盘即可。