few shot segmentation 如何训练自己的数据

Question

最近在做few shot 分割，用自己的数据时不知道怎么放，我的训练集里面只有基类，支持集里面只有新类，所有程序都是使用coco 和pascal 的数据集来进行训练的。那我在训练第一阶段的时候，train和val 里面放什么呢，因为配置文件贯穿阶段1和2，包括测试，既然地址不改变，那么我是不是train里面放只有基类的图，val 里面放只有新类的图？

Answer 1

宇宙无敌霹雳暴暴龙战士 上午好☀️☀️☀️️
本答案参考ChatGPT-3.5

在进行few shot分割时，使用自己的数据集需要进行一些调整和修改。下面是配置训练的一些建议：

1. **调整训练数据目录结构：**根据模型的要求，你需要调整数据集的目录结构。在此之前，确保你已经生成了自己的训练集和支持集。你可以参考COCO和Pascal数据集的目录结构，按照类别将训练集和支持集进行组织。

2. **修改配置文件：**根据你的数据集进行调整配置文件，指定正确的数据集路径和类别信息。具体来说，你需要调整train_data和val_data的路径，并设置正确的类别列表。

3. **训练阶段一：**在训练阶段一中，你需要使用训练集进行模型的初始化训练。确保在训练过程中使用了基类的图像样本。

4. **训练阶段二：**在训练阶段二中，你需要使用支持集中的新类别进行模型的进一步训练。确保在训练过程中只使用了新类别的图像样本。

5. **验证集的设置：**你可以根据自己的需求，设置合适的验证集，比如组合一部分基类和一部分新类的图像样本。确保验证集中含有所有类别的图像样本。

6. **测试阶段：**测试阶段的数据集可以使用你想要检测的待预测图像。确保在测试阶段只使用了待预测图像，而不使用基类或新类的图像样本。

参考修改后的代码如下：

# 修改数据集路径
config.train_data = '/path/to/train_set'
config.val_data = '/path/to/val_set'

# 修改类别信息
config.classes = ['class1', 'class2', ...]

# 阶段一：使用基类图像进行训练
train_set = ...
for epoch in range(config.epochs_stage1):
    for imgs, labels in train_set:
        model.train(imgs, labels)

# 阶段二：使用新类图像进行训练
support_set = ...
for epoch in range(config.epochs_stage2):
    for imgs, labels in support_set:
        model.train(imgs, labels)

# 验证集和测试集的设置
val_set = ...
for imgs, labels in val_set:
    pred = model.predict(imgs)
    evaluate(pred, labels)

test_set = ...
for imgs in test_set:
    pred = model.predict(imgs)
    save_results(pred)

希望以上的解决方案对你有所帮助。