mmdetection用deeplabv3+训练自己的数据集

一.标注好数据并转成VOC数据集的格式

    制作自己的图像分割数据集（VOC格式）

    

 

二.修改配置文件

   

 由于没有进行数据增强，所以将__base__里的pascal_voc12aug.py改为pascal_voc12.py

并将num_classes修改为自己的类别+1(这里不修改会导致部署的时候结果混乱)

 接着修改pascal_voc12.py里的data_root为自建数据集路径. mmseg里没有显示设置batch_size,可以修改samples_per_gpu；

 自己的任务可能类别与VOC类别不一样，需要对class进行修改，选了deeplabv3plus_r50-d8.py作为backbone。对其num_class进行修改

 

 

 

 

 训练:

python tools/train.py configs/deeplabv3plus/deeplabv3plus_r50-d8_512x512_20k_voc12aug.py