mmdetection训练自己的COCO数据集及常见问题

训练自己的VOC数据集及常见问题见下文：

mmdetection训练自己的VOC数据集及常见问题_不瘦8斤的妥球球饼的博客-CSDN博客_mmdetection训练voc

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目录

一、环境安装

二、训练测试步骤

三、常见问题

batch size设置

学习率和epoch的修改

训练过程loss为nan的问题

GPU out of memory

训练生成的.pth文件占用较大内存

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一、环境安装

代码：GitHub - open-mmlab/mmdetection: OpenMMLab Detection Toolbox and Benchmark

官方安装教程：Prerequisites — MMDetection 2.23.0 documentation

或者mmdetection/get_started.md at master · open-mmlab/mmdetection · GitHub

二、训练测试步骤

步骤一：准备数据。首先根据规范的COCO数据集导入到项目目录下，如下所示：

mmdetection
├── mmdet
├── tools
├── configs
├── data
│ ├── coco
│ │ ├── annotations（放json文件train,val,test）
│ │ ├── train2017（放图片）
│ │ ├── val2017（放图片）
│ │ ├── test2017（放图片）

推荐以软连接的方式创建：

cd mmdetection
mkdir data
ln -s $COCO2017_ROOT data/coco

其中，$COCO2017_ROOT需改为你的coco数据集根目录。

自定义的数据集可借鉴一个大佬的.xml转为coco格式的.json文件代码：把voc格式的标注文件.xml转为coco格式的.json文件_ming.zhang的博客-CSDN博客_pascal voc标注格式

#注意：

1. 将图片和.xml文件放在同一文件夹下
2. 其中xml_list = glob.glob(xml_dir +"/*.xml")中glob.glob要使用绝对路径。

运行该代码可将数据集按照9：1分成训练集和测试集。

步骤二：修改config.py

在configs文件夹中选择自己要训练的config文件，例如：faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py

选好后，打开可以看到faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py的基础配置如下：

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需要修改前两个文件（如红框所示）：

1. 退到上级目录找到_base_,找到faster_rcnn_r50_fpn.py，修改原COCO类的数目：

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2. 在../_base_/datasets/coco_detection.py修改成你的数据源：

步骤三：修改mmdetection/mmdet/datasets目录下coco.py

修改CLASSES成自己的类别数，如果是一个类别，需要写成CLASSES = ('person',)【需要加一个逗号】，否则会出现 “AssertionError: CLASSES in RepeatDatasetshould be a tuple of str.Add comma if number of classes is 1 as CLASSES = (person,)” 的错误。

步骤四：修改mmdetection/mmdet/core/evaluation目录下class_names.py

步骤五：运行python setup.py install，重新编译

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步骤六：运行训练代码

1. 使用单个GPU进行训练

python ./tools/train.py ${CONFIG_FILE} [optional arguments]
python ./tools/train.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn.py  --work_dir models

2.使用多个GPU进行训练

./tools/dist_train.sh ${CONFIG_FILE} ${GPU_NUM} [optional arguments]
./tools/dist_train.sh  configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn.py

[optional arguments]  可选参数

--no-validate  : 不建议使用，代码中每隔K（默认为1）执行评估，可以在configs/_base_/datasets/voc0712.py 修改evaluation = dict(interval=1, metric='mAP')

--work-dir ${WORK_DIR}   覆盖配置文件中指定的工作目录

--resume-from ${CHECKPOINT_FILE}   程序中断后继续训练，从先前的检查点文件恢复

--options 'Key=value'   :  在使用的配置中覆盖一些设置。

步骤七：测试：

# single-gpu testing
python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [--out ${RESULT_FILE}] [--eval ${EVAL_METRICS}] [--show]

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三、常见问题

batch size设置

学习率和epoch的修改

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重要：配置文件中的默认学习率（lr=0.02）是8个GPU和samples_per_gpu=2（批大小= 8 * 2 = 16）。根据线性缩放规则，如果您使用不同的GPU或每个GPU的有多少张图像，则需要按批大小设置学习率，例如，对于4GPU* 2 img / gpu=8，lr =8/16 * 0.02 = 0.01 ；对于16GPU* 4 img / gpu=64，lr =64/16 *0.02 = 0.08 。

计算公式：lr = (gpu_num * samples_per_gpu) / 16 * 0.02

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训练过程loss为nan的问题

常见问题解答 — MMDetection 2.23.0 文档

1.检查数据的标注是否正常

长或宽为 0 的框可能会导致回归 loss 变为 nan，一些小尺寸（宽度或高度小于 1）的框在数据增强（例如，instaboost）后也会导致此问题。 因此，可以检查标注并过滤掉那些特别小甚至面积为 0 的框，并关闭一些可能会导致 0 面积框出现数据增强。

2.降低学习率

一般出现loss nan，无非是网络传输的梯度过大导致的，所以首先考虑在模型配置schedule_1x.py里减小模型的学习率。可是学习率调小100倍甚至10000倍，还出现nan的情况，所以考虑其他原因导致。先排除学习率的影响，将学习率设为0，loss依旧nan，然后就可以尝试下一个了。

3.延长 warm up 的时间

一些模型在训练初始时对学习率很敏感，可以在模型配置schedule_1x.py里把 warmup_iters 从 500 更改为 1000 或 2000。

4.梯度裁剪

一些模型需要梯度裁剪来稳定训练过程。 默认的 grad_clip 是 None, 你可以在模型配置schedule_1x.py里设置 optimizer_config=dict(_delete_=True, grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2)) 如果你的 config 没有继承任何包含 optimizer_config=dict(grad_clip=None), 你可以直接设置optimizer_config=dict(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2))。

5.不使用fp16训练

如果用了fp16训练，可尝试将其注释掉。

# fp16 = dict(loss_scale=512.)

GPU out of memory

常见问题解答 — MMDetection 2.23.0 文档

1. 存在大量 ground truth boxes 或者大量 anchor 的场景，可能在 assigner 会 OOM。 您可以在 assigner 的配置中设置 gpu_assign_thr=N，这样当超过 N 个 GT boxes 时，assigner 会通过 CPU 计算 IOU。

2. 在 backbone 中设置 with_cp=True。 这使用 PyTorch 中的 sublinear strategy 来降低 backbone 占用的 GPU 显存。

3. 使用 config/fp16 中的示例尝试混合精度训练。loss_scale 可能需要针对不同模型进行调整。

训练生成的.pth文件占用较大内存

可修改configs/base/default_runtime.py文件中：

checkpoint_config = dict(interval=10) # interval=10 表示10个epoch保存一次

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参考链接：

使用mmdetection中的YOLOv3训练自己的数据集_菜菜2020的博客-CSDN博客_mmdetection yolov3