【目标检测】MMRotate旋转目标检测训练自定义DOTA格式数据集

1. 安装环境

1.1. Conda虚拟环境

conda create --name mmrotate python=3.8 -y
conda activate mmrotate

1.2. 安装PyTorch

pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

1.3. 安装mmdet, mmrotate

pip install -U openmim
mim install mmengine
mim install "mmcv==2.0.0"
mim install "mmdet==3.0.0"

1.4. clone库并setup

git clone https://github.com/open-mmlab/mmrotate.git -b dev-1.x
cd mmrotate
pip install -v -e .

2. 数据准备

DOTA

|--images

       |--train

       |--val

       |--test

|--labels

       |--train

       |--val

       |--test

3. 模型训练

3.1. 修改数据config

configs/_base_/datasets/dota.py

(1) 根据数据保存位置修改data_root, ann_file, data_prefix的路径

(2) 添加classes类别信息, metainfo=dict(classes=classes)

3.2. 修改图片类型

mmrotate/datasets/dota.py

如果不是png，需修改图片类型，img_suffix

3.3. 设置预训练模型

选择使用的方法，例如Faster R-CNN

configs/_base_/default_runtime.py

下载预训练模型，在load_from中设置路径

3.4. Setup

python setup.py install

3.5. 模型训练

python tools/train.py configs/rotated_faster_rcnn/rotated-faster-rcnn-le90_r50_fpn_1x_dota.py

4. 模型测试

python tools/test.py configs.py weights.pth

5. 计算网络参数量

python tools/analysis_tools/get_flops.py config.py --shape 960