MMDetection训练自己的数据集过程

接着前一篇MMDetection亲测安装教程，安装好后就来尝试训练自己的数据集吧，以训练 RetinaNet 模型为例说明。
1. 准备数据集
本文采用VOC格式训练，在 mmdetection 项目中新建data文件夹，按如下组织形式存放自己的数据。

./data └── VOCdevkit └── VOC2007 ├── Annotations # 标注的VOC格式的xml文件 ├── JPEGImages # 数据集图片 └── ImageSet └── Main # 存放训练验证测试集图片名称列表的txt ├── test.txt # 划分的测试集 ├── train.txt # 划分的训练集 ├── trainval.txt # 训练和验证合集 └── val.txt # 划分的验证集

2. 修改相关配置文件
2.1 修改模型配置文件
修改 mmdetection/configs/

MMDetection训练自己的数据集过程最先出现在Python成神之路。