mmdet错误

mmdetection loss=Nan 或者device-side assert triggered错误

1.权重文件的版本问题
2.权重文件的head部分修改造成的
3.学习率太大

### MMDetection 库的使用说明 #### 安装过程 为了成功安装并使用 `mmdet`(即 MMDetection),可以参考以下方法。通常情况下,推荐先完成依赖项 MMCV 的安装。可以通过如下命令来实现: ```bash pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html ``` 此命令会依据您的 CUDA 和 PyTorch 版本自动匹配合适的 MMCV 软件包版本[^3]。 接着,可以直接通过 pip 来安装 MMDetection: ```bash pip install mmdet ``` 如果遇到特定错误,比如类似于 `spconv/maxpool.h: No such file or directory` 这样的问题,则可能是因为某些子模块未被正确编译或缺失必要的头文件。此时建议重新克隆源码仓库,并手动构建所需组件[^4]。 #### 配置流程 一旦安装完毕之后,就可以依照项目文档里的指引来进行具体的设置工作了。这些资料里不仅包含了详尽的例子还有完整的 API 描述以便于使用者能够迅速熟悉如何操作它[^1]。 对于一些高级特性或者自定义模型结构的支持情况来说,像 DCNv2 (Deformable Convolutional Networks version 2),则需特别注意其在配置文件当中的设定方式——即将对应的卷积层类型设为 dcn 类型即可达成目标;当然更细致的部分还得查阅对应框架本身的正式手册以及样例配置才行[^2]。 #### 示例代码展示 下面给出一段简单的检测图片对象的小例子作为参考: ```python from mmdet.apis import init_detector, inference_detector import cv2 config_file = 'configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py' checkpoint_file = 'checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth' model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0') img = 'test.jpg' result = inference_detector(model, img) # 显示结果图像 model.show_result(img, result, score_thr=0.3, wait_time=0, show=True) ``` 上述脚本加载了一个预训练好的 Faster R-CNN 模型并对一张测试照片执行推理任务最后呈现出识别出来的物体框位置及其类别标签等信息。
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