? ?? 前幾篇博客一直在使用網上別人寫好的代碼，按照航拍數據打標的.json,.mask,.yaml,原圖片，四個文件來制作數據集（我認為是自定義格式的數據集），最近跟一個熱心的網友交流（超級感謝他）決定改為coco格式來訓練。https://blog.csdn.net/heiheiya/article/details/82143967（別人的coco格式數據訓練博客）此種數據格式訓練不需要自動提出mask，mask會根據label標記的多邊形自動生成instance，故該種模式只需要原圖片文件,整合的.json文件。

（1）首先準備數據集（包含1整合的train.json/val.json,2train的原圖片，3val的原圖片）如下圖1：

annotations文件夾下包含：

（2）修改coco.py代碼。

A.因為我識別的只有一類building，所以將NUM_CLASSES改為1+1（背景為一類）.

B.如果不修改為1+1,就不需要改預訓練模型代碼，因為預訓練模型代碼里關于mrcnn的所有shape都是81維的，如果修改了，則加載權重代碼需要換下。否則會報錯提示shape不一致，像shape,ballon等都是按照后面的方式加載的權重數據。

C.紅框內的代碼注釋掉，因為本來傳來的就是默認2014，下邊val_type="minival"即可。

就是按下邊這個規則能加載到數集。

D.先注釋掉下邊代碼，只訓練heads,看下結果。

?

（3）以上所有修改完成后，進入代碼運行，需要安裝cocopytools這個，我用的是pip安裝，在安裝過程中遇到缺少模塊就pip安裝即可。有一個問題的界面如下，版本不兼容。

首先本人用的是服務器跑代碼，利用命令行進入到coco.py所在的目錄下，執行下面語句即可。

即可進入訓練：

下邊圖片是看一下2.1版本里邊的的resize_image函數：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的coco格式的数据集进行训练的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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