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  • 概述
  • 数据目录
  • 准备数据
  • LuxonisDataset

数据准备

概述

LuxonisTrain支持多种数据加载方法，从而能够灵活使用不同的数据集格式。以下是支持的选项：
  1. 数据目录：使用采用支持的目录结构之一格式化的数据目录。更多详情，请参阅 LuxonisParser。
  2. LuxonisDataset 格式：使用现有自定义 LuxonisDataset 格式的数据集。进一步指导，请参阅 LuxonisDataset 文档。
  3. 自定义加载器：实现自定义加载器以满足特定的数据处理需求。要了解如何创建和使用自定义加载器，请访问 自定义化 部分。

数据目录

准备数据

要使用 LuxonisParser 工具，您需要将数据集准备成支持的源结构之一。
  1. 将数据集组织为支持的格式之一。
  2. 将数据集放置在训练脚本可访问的目录中。
  3. 更新配置文件中的 dataset_dir 参数，使其指向数据集目录。
dataset_dir 可以是以下之一：
  • 数据集目录的本地路径。
  • 远程数据集的 URL：数据集将被下载到当前工作目录的 "data" 目录中。
支持的 URL 协议：
  • s3://bucket/path/to/directory 用于 AWS S3
  • gs://bucket/path/to/directory 用于 Google Cloud Storage
  • roboflow://workspace/project/version/format 用于 Roboflow
    • workspace：数据集所属的工作区名称。
    • project：数据集所属的项目名称。
    • version：数据集的版本。
    • format：coco、darknet、voc、yolov4pytorch、mt-yolov6、createml、tensorflow、folder 或 png-mask-semantic 之一。
示例：
Yaml
1loader:
2  params:
3    dataset_name: "coco_test"
4    dataset_dir: "roboflow://team-roboflow/coco-128/2/coco"

LuxonisDataset

要使用 LuxonisDataset 作为数据源，请在配置文件中指定以下内容：
Yaml
1loader:
2  params:
3    # 数据集名称
4    dataset_name: "dataset_name"
5
6    # 存储类型：'local'（默认）、's3' 或 'gcs' 之一
7    bucket_storage: "local"
要检查加载器的输出，您可以使用 inspect 命令。inspect 命令显示数据集中的图像及其对应的标注。
Command Line
1luxonis_train inspect --config configs/detection_light_model.yaml
inspect 目前仅在 CLI 中可用。