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mmsegmentation训练数据集

时间: 2025-02-28 11:09:17 浏览: 118

### MMSegmentation 训练数据集使用方法为了利用自定义数据集进行训练，在配置文件中指定新的数据路径并调整相关参数至关重要。当不依赖官方提供的数据集时，这部分设置会被详细记录于进阶笔记之中[^1]。 #### 配置文件修改对于创建新数据集的配置文件而言，建议基于现有模板进行复制与修改。具体操作为将`mmsegmentation/configs/_base_/datasets/pascal_voc12.py`拷贝至项目内的个人基础配置目录下，即`mmsegmentation/configs/_my_base_/datasets/`位置[^2]。此过程确保了原有结构得以保留的同时允许个性化调整。 ```python # 修改后的配置示例位于 mmsegmentation/configs/_my_base_/datasets/my_dataset.py dataset_type = 'CustomDataset' data_root = '/path/to/your/dataset' # 替换为你本地的数据存储地址 img_dir = 'images/train' ann_dir = 'annotations/train' train_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), ... ] test_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), ... ] data = dict( samples_per_gpu=4, workers_per_gpu=4, train=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir=img_dir, ann_dir=ann_dir, pipeline=train_pipeline), val=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='images/val', ann_dir='annotations/val', pipeline=test_pipeline)) ``` 上述代码展示了如何针对特定任务定制化配置项，包括但不限于图像加载方式、增强处理流程以及验证集划分策略等细节部分。 #### 数据集准备指南有关数据集的具体标注制作流程，可参照外部资源获取更详细的指导说明[^3]。这通常涉及图片分类标签生成、边界框绘制或是像素级掩码创建等工作内容，视应用场景而定。 ---

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