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环境安装和测试可以参考mmrotate旋转目标检测实战指南_validate mmrotate-CSDN博客
使用自定义数据集训练
如果需要使用自己的数据集进行训练，首先需要把自己数据的标签格式转换为dota数据集的格式，形如（前八个数为坐标值，第九个为类别名，第十为识别困难程度）
475.0 982.0 456.0 982.0 461.0 841.0 481.0 842.0 large-vehicle 0我这里使用另一个公开数据集MSRA-TD500作为例子，目录结构也模仿dota数据集
MSRA-TD500
├── train
│ ├── images
│ ├── labelTxt
├── val
│ ├── images
│ ├── labelTxt
├── test
│ ├── images
在configs/_base_/datasets中创建一个新的数据集脚本msra-td500.py，参照同级目录下的dotav1.py修改
# dataset settings
dataset_type = 'DOTADataset'
classes = ('words', ) # 注意如果是单类别，要在类别后加一个逗号，否则会报错
data_root = 'data/MSRA-TD500/'
img_norm_cfg = dict(mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True)
train_pipeline = [dict(type='LoadImageFromFile'),dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True),dict(type='RResize', img_scale=(1024, 1024)),dict(type='RRandomFlip', flip_ratio=0.5),dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),dict(type='Pad', size_divisor=32),dict(type='DefaultFormatBundle'),dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels'])
]
test_pipeline = [dict(type='LoadImageFromFile'),dict(type='MultiScaleFlipAug',img_scale=(1024, 1024),flip=False,transforms=[dict(type='RResize'),dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),dict(type='Pad', size_divisor=32),dict(type='DefaultFormatBundle'),dict(type='Collect', keys=['img'])])
]
data = dict(samples_per_gpu=2,workers_per_gpu=2,train=dict(type=dataset_type,classes=classes,ann_file=data_root + 'train/labelTxt/',img_prefix=data_root + 'train/images/',pipeline=train_pipeline),val=dict(type=dataset_type,classes=classes,ann_file=data_root + 'val/labelTxt/',img_prefix=data_root + 'val/images/',pipeline=test_pipeline),test=dict(type=dataset_type,classes=classes,ann_file=data_root + 'test/images/',img_prefix=data_root + 'test/images/',pipeline=test_pipeline))
同时，超参数可以在configs/_base_/schedules目录下选择参考文件修改，最后还要修改模型文件，我这里选择configs/rotated_retinanet/rotated_retinanet_obb_r50_fpn_1x_dota_le90.py，在文件的一开始选择数据集脚本和超参数脚本
_base_ = ['../_base_/datasets/MSRA-TD500.py', '../_base_/schedules/schedule_1x.py','../_base_/default_runtime.py'
]还需要注意，在检测头中要将num_classes改为实际数据集的数量，否则训练还会报错
bbox_head=dict(type='RotatedRetinaHead',num_classes=1,...运行训练脚本，添加指定参数即可开始训练。
# 单GPU，如果要在命令中指定工作目录，可以添加参数。--work_dir ${YOUR_WORK_DIR}
python tools/train.py configs/rotated_retinanet/rotated_retinanet_obb_r50_fpn_1x_dota_le90.py