2026-07-30 训练日志 — SeaShips + RF-DETR
注意：本人学习记录，目前还没输出什么有价值的观点。
但我相信：日拱一卒，功不唐捐。
1. Q：GitLab 克隆数据集到服务器
两个 IP 在 <gitlab-host>.0/24 同一子网，网络通。
GitLab 禁止密码登录，只允许 Personal Access Token。去 <gitlab-host>/-/profile/personal_access_tokens 创建 token，勾 read_repository。
# token 直接嵌 URL，绕过 VS Code credential helper 的 socket 问题
git -c credential.helper= clone 'http://用户名:token@<gitlab-host>/datasets/seaships_7000.git'
安全清理：
# 1. 清 shell 历史
history | grep 'token'
history -d <行号>
# 2. 改 git remote（去掉 URL 里的 token）
cd seaships_7000 && git remote -v
git remote set-url origin http://<gitlab-host>/datasets/seaships_7000.git
2. 数据集格式转换 — VOC → YOLO
SeaShips(7000) 是 Pascal VOC 格式，RF-DETR 需要 YOLO 格式。
转换公式（VOC → YOLO）：
x_center = (xmin + xmax) / 2 / 图片宽
y_center = (ymin + ymax) / 2 / 图片高
width = (xmax - xmin) / 图片宽
height = (ymax - ymin) / 图片高
YOLO txt 每行：class_id x_center y_center width height（归一化到 0-1）
目录结构：
seaships_yolo/
├── data.yaml
├── train/images/ + labels/
├── valid/images/ + labels/ ← 注意 RF-DETR 要求 "valid" 不是 "val"
└── test/images/ + labels/
验证转换： 抽同一个 xml 和 txt，手算验算。
3. 训练
from rfdetr import RFDETRMedium
model = RFDETRMedium() # 权重自动下载到 ~/.roboflow/models/
model.train(
dataset_dir="/opt/datasets/seaships_yolo",
epochs=100,
batch_size=4,
)
model.save("/opt/datasets/seaships_rfdetr_medium.pt")
监控：
nvidia-smi | grep python # 进程在不在
tail -3 /opt/rf-detr/output/metrics.csv # 看 mAP
训练慢的原因： DETR 比 YOLO 慢 3-5 倍（Transformer + 匈牙利匹配），加上 vLLM/Ollama 占显存。
4. 续训
每个 epoch 自动保存 checkpoint 到 output/checkpoint_N.ckpt。
model.train(
dataset_dir="/opt/datasets/seaships_yolo",
epochs=100,
batch_size=4,
resume="/opt/rf-detr/output/checkpoint_19.ckpt", # 改成最新编号
)
参数名是 resume，不是 ckpt_path。
5. AI辅助经验
基本全是问一句AI下一步做什么然后照做...经验就是，1问有危险吗，怎么解决（token，历史）；2关键点自己check（对比txt，xml）；3训练前先问整体流程而不是盲目跟着下一步
