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add usage of tools/anchor_cluster.py in custom dataset, test=document_fix (#1452)

上级 37f3955c
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- [将数据集转换为VOC格式](#方式二将数据集转换为VOC格式)
- [添加新数据源](#方式三添加新数据源)
- [2.选择模型](#2选择模型)
- [3.修改参数配置](#3修改参数配置)
- [4.开始训练与部署](#4开始训练与部署)
- [3.生成Anchor](#3生成Anchor)
- [4.修改参数配置](#4修改参数配置)
- [5.开始训练与部署](#5开始训练与部署)
- [附:一个自定义数据集demo](#附一个自定义数据集demo)
## 1.准备数据
......@@ -97,8 +98,23 @@ PaddleDetection中提供了丰富的模型库,具体可在[模型库](../MODEL
同时也可以尝试PaddleDetection中开发的[YOLOv3增强模型](../featured_model/YOLOv3_ENHANCEMENT.md)[YOLOv4模型](../featured_model/YOLO_V4.md)[Anchor Free模型](../featured_model/ANCHOR_FREE_DETECTION.md)等。
## 3.修改参数配置
## 3.生成Anchor
在yolo系列模型中,可以运行`tools/anchor_cluster.py`来得到适用于你的数据集Anchor,使用方法如下:
``` bash
python tools/anchor_cluster.py -c configs/ppyolo/ppyolo.yml -n 9 -s 608 -m v2 -i 1000
```
目前`tools/anchor_cluster.py`支持的主要参数配置如下表所示:
| 参数 | 用途 | 默认值 | 备注 |
|:------:|:------:|:------:|:------:|
| -c/--config | 模型的配置文件 | 无默认值 | 必须指定 |
| -n/--n | 聚类的簇数 | 9 | Anchor的数目 |
| -s/--size | 图片的输入尺寸 | None | 若指定,则使用指定的尺寸,如果不指定, 则尝试从配置文件中读取图片尺寸 |
| -m/--method | 使用的Anchor聚类方法 | v2 | 目前只支持yolov2/v5的聚类算法 |
| -i/--iters | kmeans聚类算法的迭代次数 | 1000 | kmeans算法收敛或者达到迭代次数后终止 |
| -gi/--gen_iters | 遗传算法的迭代次数 | 1000 | 该参数只用于yolov5的Anchor聚类算法 |
| -t/--thresh| Anchor尺度的阈值 | 0.25 | 该参数只用于yolov5的Anchor聚类算法 |
## 4.修改参数配置
选择好模型后,需要在`configs`目录中找到对应的配置文件,为了适配在自定义数据集上训练,需要对参数配置做一些修改:
......@@ -133,7 +149,7 @@ PaddleDetection中提供了丰富的模型库,具体可在[模型库](../MODEL
- 预训练模型配置:通过在yaml配置文件中的`pretrain_weights: path/to/weights`参数可以配置路径,可以是链接或权重文件路径。可直接沿用配置文件中给出的在ImageNet数据集上的预训练模型。同时我们支持训练在COCO或Obj365数据集上的模型权重作为预训练模型,做迁移学习,详情可参考[迁移学习文档](../advanced_tutorials/TRANSFER_LEARNING_cn.md)
## 4.开始训练与部署
## 5.开始训练与部署
- 参数配置完成后,就可以开始训练模型了,具体可参考[训练/评估/预测](GETTING_STARTED_cn.md)入门文档。
- 训练测试完成后,根据需要可以进行模型部署:首先需要导出可预测的模型,可参考[导出模型教程](../advanced_tutorials/deploy/EXPORT_MODEL.md);导出模型后就可以进行[C++预测部署](../advanced_tutorials/deploy/DEPLOY_CPP.md)或者[python端预测部署](../advanced_tutorials/deploy/DEPLOY_PY.md)
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