RT-DETR实验记录

1. conda环境

python 3.8.20
pytorch 2.1.0 + cuda 11.8

2. 官方代码

https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR

3. 依赖安装

这里选择 rtdetrv2_pytorch 文件夹
首先找到 require.txt 路径：/.../RT-DETR-main/rtdetrv2_pytorch/requirements.txt，安装所需依赖（注意 torch 不需要重复安装）
安装命令：

pip install -r requirements.txt

4. 配置文件

找到rt_detr的配置文件，在config文件夹下
文件夹路径：/home/JL/LDY/scripts/rtdetr/RT-DETR-main/rtdetrv2_pytorch/configs/rtdetrv2
选择 rtdetrv2_r18vd_120e_coco.yml 文件
如果需要训练自己的数据集，需要修改部分配置，如类别数，数据集路径等

5. 启动训练

训练命令：

python tools/train.py -c configs/rtdetrv2/A_rtdetrv2_r18vd_120e_coco.yml --use-amp

其中相对路径可以改用绝对路径，不依赖当前所在目录位置

多GPU：

torchrun --nproc_per_node=4 tools/train.py -c configs/rtdetrv2/A_rtdetrv2_r18vd_120e_coco.yml --use-amp --seed=42

这个模型训练比较慢，可以用nohup等后台跑，也可以用-r断点续跑