如何使用自定义数据集运行Keras Retinanet对象检测代码示例？

Question

我正在尝试从源代码实现Keras Retinanet示例：

https://keras.io/examples/vision/retinanet/

而且，我确实让这个示例与COCO-dataset完美地运行在一起。现在，我想使用我自己的自定义对象检测数据集运行该示例。在网上做了几天的研究后，我仍然不太清楚，我需要如何编辑示例代码才能使用我自己的数据集(即用labelImg生成的一组.jpg图像+注释.xml文件)。

我想我需要熟悉一下tensorflow_dataset-library？我的猜测是代码中的这一部分是我应该为自己的数据集进行自定义的地方：

https://keras.io/examples/vision/retinanet/#load-the-coco2017-dataset-using-tensorflow-datasets

为了让Keras Retinanet对象检测示例使用我自己的数据集，有什么值得研究的建议或参考资料吗？

Answer 1

我找到了一个很好的协作链接，用于实现Retinanet：https://colab.research.google.com/github/benihime91/pytorch_retinanet/blob/master/demo.ipynb

还有另一个链接：https://www.programmersought.com/article/73514120308/

上面粘贴的两个链接都描述得很好，并且都是用于自定义数据集的。