1.数据集准备

1.1建立自己的数据集

为了快速验证训练可行，我只选10张图片参与训练过程（5张train，4张value，1张test）URPC标注存储为XML，为了方便操作，我选择PascalVOC数据格式来训练（detectron2能处理COCO、PascalVOC等等格式，具体还支持哪些数据格式可以参考detectron2的源码）

1.1.1接下来建议在本地将数据集准备好

按下图新建几个文件夹

-VOC2007
	-Annotations
		-[放入打好标签的XML文件]
	-ImageSets
		-Main
			-test.txt
			-train.txt
			-val.txt
	-JPEGImages
		-[放入数据集图片]

1.2将数据集部署到服务器

按照格式建立好打成ZIP格式上传至服务器放在DiffusionDet-main/datasets路径下然后解压

2.准备预训练模型

https://github.com/ShoufaChen/DiffusionDet
我这里选择的是COCO-Res50

并把它放到DiffusionDet-Main/model（自己建的）路径下

3.修改配置文件

打开DiffusionDet-main/configs/下的diffdet.coco.res50.yaml

修改三处红色框的内容：
WEIGHTS：代表刚才下载模型的路径；
NUM CLASSES：你要检测目标的种类，我是5种；
MAX_ITER：最大迭代次数（我为了快速训练给调小了，原来应该是45000轮）

4.修改PascalVOC.py文件（可选）

因为我的检测环境在水下，VOC数据集里应该是没有水下的类别，所以我要修改一下Class_name

PascalVOC.py路径参考/home/chain/ysy/detectron2/detectron2/data/datasets/
大约在line17左右的位置找到如下内容

# fmt: off
CLASS_NAMES = (
    "scallop", "holothurian", "waterweeds", "starfish", "echinus"
)
# fmt: on

把里面的内容换成你自己需要的

5.尝试运行一次

在DiffusionDet-Main路径下运行nohup python train_net.py --config-file configs/diffdet.coco.res50.yaml &

查看是否有错误
如果没有错误再输入tail -f nohup.out跟踪训练进程

6.我遇到的错误总结

问题1：

AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'str'.
`np.str` was a deprecated alias for the builtin `str`. To avoid this error in existing code, use `str` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use `np.str_` here.
The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at

问题原因：

这是由于当前的numpy版本已经没有str接口了，原因还是因为detectron2好久不更新了，但numpy不断更新，可能把一些接口给删掉了

解决方法：

降低numpy版本
输入pip uninstall numpy卸载高版本numpy
输入pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy--1.20.1安装1.20.1版本numpy

我尝试过1.20.1版本，可行，能解决问题

问题2：

出现out of memory

问题原因 ：

爆显存了

解决方法：

修改DiffusionDet-main/configs/Base-DiffusionDet.yaml修改DiffusionDet-main/configs/Base-DiffusionDet.yaml中的

问题3：

 File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/detectron2/data/datasets/pascal_voc.py", line 80, in load_voc_instances
    {"category_id": class_names.index(cls), "bbox": bbox, "bbox_mode": BoxMode.XYXY_ABS}
ValueError: tuple.index(x): x not in tuple

问题原因：

数据类型不一致

解决方法：

修改：detectron2/data/datasets/pascal_voc.py
将CLASS_NAMES改为正确的类别即可。

问题4：

问题原因：

这个问题比较麻烦，我当时处理的时候检查了Cuda的版本和工作状态但都没问题，后来把问题定为在“超出索引范围”上，通俗点说，就是训练时系统从上到下扫你数据集的时候发现class_name超出了PascalVOC数据集中的class_name的范围

解决方法：

根据报错找到loss.py文件第340行

问题就出现在这里，于是我自己打log检查一下

重新运行检查一下

我这里是因为修改好了，所以tensor并没有超出5、但如果报这个错通常都是超出范围了。
于是我们还是需要找到pascal.py文件

看好你所需要检测的类有没有超出范围，比如假如torch.size为4，我的“echinus”在5，我就需要把它调到前面，或者把torch.size调成5，问题就会解决

开始愉快的训练之旅~