使用官方RT-DETR代码库进行训练自己数据集

这里我目前复现成功rtdetr_pytorch的，v2以及paddle的未进行

1、RT-DETR 代码库

RT-detr代码库地址
直接下载zip，或者git下载。作者采用zip，然后解压后。

环境问题说明

这一次环境笔者弄了很久，建议按照官方指导弄。
1）安装requirements.txt
先进入项目路径RT-DETR-main/RT-DETR-main/rtdetr_pytorch/

pip install requirements.txt

2）更换pytorch版本
直接安装的torch，我未检测到gpu。因此自己进行安装torch对应安装，要找与自己cuda相对应。这里说明一下，期间我用requirements文件的torch版本2.0.1跑，报需要2.1.0以上版本的错误。因此替换为下面环境，后来可能是高版本的torch没卸载干净，一直报torchvison要什么版本的对于。期间遇到未完全删除torch库导致存在多个版本，一直报有一个torch导入datapoint错误，还有最后删了几次环境重新安装后成功，这时候是只会cpu运行，后面pytorch官网下载指定版本后成功。

2、数据集使用

本次数据使用minicoco数据集其中3200大小的数据集，进行50epochs训练
如果使用自己的数据集：
需要修改rtdetr_pytorch/config/dataset下的coco_detection.yml里面的路径，训练和验证路径，这里我采用绝对路径。还有类别也在此处设置

3、train.py训练修改

train.py在tools目录里面设置模型为configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml
指定训练轮次是在D:\work\workspace\code\RT-DETR-main\RT-DETR-main\rtdetr_pytorch\src\core\yaml_config.py下

正常的是先下载权重，我已下载就给指定了resume，但我不清楚是否用上了。

4、报错大修改

上一步指定yml文件后，出现使用gbk格式读取错误的，这里我进行两次修改

训练成功