【Detectron2-Panoptic Segmentation训练自定义数据集】利用Detectron2全景分割模型训练自定义数据集

Detectron2提供了全景分割Panopic Segmentation模型在coco2017全景分割数据集上的训练途径，遗憾的是官方文档并没有提供在自定义数据集上训练全景分割模型的说明，这个事实已经在Detectron2的GitHub Issues中的一篇帖子train Panoptic Segmentation model on custom dataset内得到了印证→_→ 

本文上接自定义数据集制作&coco instance→coco panoptic数据集格式转换，基于colab介绍通过Detectron2的全景分割模型训练自定义数据集的步骤。

（本文部分参考来自roboflow内计算机视觉模型库的Detectron2 colab Notebook教程，以及Detectron2的GitHub Issues中zhangliyun9120的评论。）

1.安装依赖项

同时查看torch版本，colab目前的torch版本符合Detectron2安装要求，故不需其他安装指令。

!pip install cython pyyaml==5.1


 


!pip install -U 'git+https://github.com/facebookresearch/fvcore'


 


!pip install -U 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'


 


import torch, torchvision


 


print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())


 


!gcc --version

2.安装Detectron2

!git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2 #下载Detectron2

!pip install -e /content/drive/MyDrive/detectron2 #安装Detectron2

3.导入库