[YOLOX]——训练自己的数据集(Ubuntu20.04)

环境搭建及详细配置：深入浅出Yolox之自有数据集训练超详细教程 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)

使用YOLOX训练自己的数据集 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/421061236

1、加入apex梯度溢出

这里主要是在：YOLOX-main/yolox/core/trainer.py 修改amp的优化级别为 O0

model, optimizer = amp.initialize(model, self.optimizer, opt_level="O0")

•  其实训练自己的数据集时，如果数据不是很大，其实不要apex也可以

2、XML文件找不到

出现这个问题一般是在读取的时候配置的路径不对

3、类别名冲突

文件位置：YOLOX-main/yolox/data/datasets/voc.py

如果在训练自己数据集的时候，类别中存在类别名转小写后冲突的问题，需要修改代码中的统一转小写的代码，具体报错如下：

代码修改即为：去掉 lower() 部分

4、命令行训练

-d：设置使用的GPU的数量

python3 tools/train.py -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py -d 2 -b 20 -c yolox_s.pth

5、YOLO-main/yolox/exp/yolox_base.py

设置训练中需要的基本参数：

• self.num_classes：设置数据集中物体的分类数
• self.max_epoch：设置训练的epoch数目，默认是300
• self.print_interval ：设置经过多少个batch_size打印一次信息
• self.eval_interval ：设置经过多少epoch验证一次（这里很炕）

6、eval_interval中的问题

文件位置：YOLOX-main/yolox/core/trainer.py

我在训练过程中，设置eval_interval是200，max_epoch是100，就是希望他不进行验证了。可是在第85epoch的时候报错了，后来debug后发现是self.exp.no_aug_epochs 值为15，所以100-15=85，刚好满足下面代码的条件，所以进入了最后阶段，在这一阶段(No mosaic aug)，总共15epoch，将eval_interval设置成了1，每个epoch都要验证。

 注：训练的过程中验证的时候targets是空的，所以出断言错误

• 为了不验证所以我将 self.exp.eval_interval=1注释掉了
• 这里我把训练和验证分开做了，使用train.py训练，使用eval.py验证

 7、自建数据集问题

出现targets找不到原因是我的数据集的XML文件中的标签出错，导致没有正常读取

8、resume使用

训练过程中经常会出现中间某一阶段出错，为了查看错误复现 或者 继续训练，需要使用resume，这里需要设置：

• "--resume"：设置resume的默认值，也即：default=True，正常训练时设为False。这里如果是在终端中运行的话，直接加上 --resume参数即可
• --ckpt：如果需要继续前面的工作训练的话，需要使用 YOLOX_outputs下面生成的权重文件训练 

parser.add_argument(
    "--resume", default=False, action="store_true", help="resume training"
)
parser.add_argument('--ckpt', default='/mnt/sda3/yolos/YOLOX-main/yolox_s.pth', type=str, help="checkpoint file")

9、检测数据

在使用已训练好的模型检测图片时，需要指定使用的 分类(cls_names) : VOC_CLASSES & COCO_CLASSES，不过这里是设置默认参数

 或者是在创建对象的时候指定：

10、去掉预训练部分

修改文件：/mnt/sda3/yolos/YOLOX-main/yolox/core/trainer.py 

• 这里YOLOX的做法：在resume_train中查看resume参数的值，如果是True的话，就去加载训练过程中的last模型文件继续训练；如果是False的话，就直接加载在官网中下载的预训练文件。
• 这里我是修改了原网络，所以需要去掉原网络的预训练部分，所以就注释掉else中的内容即可