训练DEMO-YOLO

在使用YOLO进行训练时，确实需要按照一定的格式和路径设置数据集。首先，你需要准备并标注自己的数据集，包括物体的边界框和类别。然后，将数据集按照特定的目录结构进行组织，例如，你可以将图片信息存储在"images"文件夹下的"train"和"val"文件夹中，将对应的图片标注信息存储在"labels"文件夹下的"train"和"val"文件夹中。

如果你已经在kwargs里通过train_dataset的方式设置了自制的训练集，但在训练时仍然使用的是默认的数据集，那么可能的原因有以下几点：

1. 你是否正确地设置了train_image_dir？这个参数是用于指定训练图像的路径的。
2. 你的数据集是否满足YOLO的训练要求？比如，有的标注与图片是分开的，有的图片没有标注，或者标注数量大于图片，这些都可能需要进行一定的处理。

如果以上都确认无误，但问题仍然存在，建议你检查一下代码，看看是否有其他部分可能影响到了数据集的选择。

在训练DEMO-YOLO时，如果在kwargs中通过train_dataset的方式设置了自制的训练集，但是在训练时仍然使用的是默认的数据集，可能是因为没有正确设置train_image_dir。train_image_dir是训练图像的目录，必须按照其方式设置，以确保训练时使用的是正确的数据集。
如果已经正确设置了train_dataset，但在训练时仍然使用的是默认的数据集，可以尝试检查train_image_dir的设置是否正确。如果仍然出现问题，可以尝试重新安装DEMO-YOLO或检查其文档以获取更多帮助。

通常在训练深度学习模型时，我们需要按照某种特定的方式来组织和准备我们的数据集，以便于网络可以有效地进行学习。具体的数据集格式和结构可能会因任务而异，但一般来说，我们会将训练集划分为多个子目录，其中每个子目录都包含了若干个图像文件。

如果你已经自定义了一个名为train_dataset的数据集，并且想在训练时使用这个数据集而不是默认的数据集，那么你应该确保你的训练脚本正确地调用了train_dataset。例如，你可以在训练循环中调用train_dataset.train()来指示网络使用你的自定义数据集进行训练。

至于是否必须按照train_image_dir的方式来设置数据集，这取决于你的模型以及你所使用的框架或工具包的要求。有的模型可能要求数据集按照特定的方式来组织和格式化，以便于它们能够正确地加载和处理数据。因此，建议你查阅一下你的模型和工具包的相关文档，看看是否有特殊的数据集格式或结构要求。