使用mmrotate对自定义数据集进行检测

本文主要是介绍使用mmrotate对自定义数据集进行检测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

安装

mmrotate是一个自带工作目录的python工具箱，个人觉得，在不熟悉的情况下，还是每次使用时都git一个新的下来为好。

虚拟环境创建与准备

首先，确保自身已经安装了Anaconda，然后执行以下命令以创建名为openmmlab的虚拟环境：

conda create -n openmmlab python=3.10

随后，进入虚拟环境：

conda activate openmmlab

之后，去pytorch官网下载gpu版本的pytorch，其中package选择使用conda。

本人要执行的命令就是：

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

CUDA不必追求最新版本，适合自身硬件环境即可

安装mmrotate

首先，在openmmlab环境中安装基础库：

pip install -U openmim
mim install mmcv-full
mim install mmdet\<3.0.0

随后，安装mmrotate，因为本人进行的是旋转框检测，所以需要对mmrotate进行开发和参数重写，因此不直接采用pip install mmrotate这种安装，而是采用以下：

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

自定义数据集

标注数据与格式转换

采用labelme将标注成四边形，生成json文件。本检测中mmrotate使用DOTA数据集格式，因此需要进行一次格式转换，转换为如下的DOTA数据集格式并存储于txt文件内：
x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4, object_classname, difficult
x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4, object_classname, difficult
...
其中x1,y1为第一个点的坐标，x2,y2为第二个点的坐标，以此类推。object_classname 为类别名，中间不要有空格，difficult为难度，一般0或1即可，有些情况下会出现2。
关于DOTA的格式转换，我参考了这篇博客，在此对转换过程略过。
通过labelme标注产生的x1等数字可能是浮点数，这并不会影响检测效果。

数据集划分与大图像切片

由于我采用的是几个遥感图像场景，尺度非常之大，而数量又很少，因此在进行进一步操作前，先手动将其中几景划分为train集，几景划分为test集，分别放在不同的文件夹内。
在/tools/data/dota/split/split_configs/目录下找到ss_train.py、ss_val.py，主要修改img_dirs、ann_dirs，sizes，save_dir，save_ext这几个参数

随后，执行以下命令以完成数据集切片：

python tools/data/dota/split/img_split.py --base_json tools/data/dota/split/split_configs/ss_train.json
# AND
python tools/data/dota/split/img_split.py --base_json tools/data/dota/split/split_configs/ss_val.json

切片完成后的数据集的样本数会非常大，但是对于大场景，尤其是遥感影像来说，很多切片内都是空白的，直接将其输入到model里进行训练未免效率过于低下，因此对数据集做一次精简，排除无标签的数据：

import os
directory = '/path/to/your/train/annfiles'
for filename in os.listdir(directory):if filename.endswith('.txt'):filepath = os.path.join(directory, filename)if os.path.isfile(filepath):with open(filepath, 'r') as file:# 使用 seek 和 tell 来判断文件是否有内容initial_position = file.tell()file.seek(0)content = file.read(1)  # 只读取一个字节file.seek(initial_position)  # 回到初始位置，不影响后续操作# 如果内容为空或只有一个换行符（有些空文件可能含有一个换行符）if not content or content == '\n':# 要对空文件执行的操作if os.path.exists(filepath) and os.path.isfile(filepath):try:os.remove(filepath)print(f"成功删除文件: {filepath}")except Exception as e:print(f"删除文件时发生错误: {e}")else:print(f"文件 {filepath} 不存在或不是普通文件，无法删除")filepath2=filepath.replace('annfiles','images').replace('.txt','.png')if os.path.exists(filepath2) and os.path.isfile(filepath2):try:os.remove(filepath2)print(f"成功删除文件: {filepath2}")except Exception as e:print(f"删除文件时发生错误: {e}")else:print(f"文件 {filepath2} 不存在或不是普通文件，无法删除")

训练与测试

修改配置文件

具体来说，有以下几处地方需要修改：

1. 在train.py中将config改为–config，然后添加default值，指向configs/rotated_faster_rcnn/rotated_faster_rcnn_r50_fpn_1x_dota_le90.py：

parser.add_argument('--config', default='configs/rotated_faster_rcnn/rotated_faster_rcnn_r50_fpn_1x_dota_le90.py',help='train config file path')

2. 在train.py中将work-dir改为–work-dir，然后添加default值，指向run

parser.add_argument('--work-dir', default='run',help='the dir to save logs and models')

3. 在rotated_faster_rcnn_r50_fpn_1x_dota_le90.py中将numclass改为自己数据集的种类数
4. 在mmrotate/datasets/dota.py中修改自己的类别的名字，仅一个类时，末尾需要加逗号
5. 在configs/base/datasets/dotav1.py中修改数据路径，其中test数据集无需annfiles
6. 在/home/zanyinkai/mmrotate/configs/base/schedules/schedule_1x.py中修改自己的epoch等参数

执行训练

python tools/train.py

进行测试

python tools/test.py --show_dir 'work_dir/vis'

鸣谢

本人在进行mmrotate时，参考了以下内容：
基于MMRotate训练自定义数据集 做旋转目标检测 2022-3-30
MMRotate文档

这篇关于使用mmrotate对自定义数据集进行检测的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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