MMDetection 注释版教程

MMDetection 注释版教程

1. 项目的目录结构及介绍

MMDetection 注释版项目的目录结构如下：

mmdetection-annotated/
├── annotation/
├── configs/
├── mmdet/
├── outputs/
├── tools/
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── GETTING_STARTED.md
├── INSTALL.md
├── LICENSE
├── MODEL_ZOO.md
├── README.md
├── TECHNICAL_DETAILS.md
├── demo.py
├── hook.py
├── mmdetection记录.md
├── setup.py

目录介绍

• annotation/: 包含注释相关的文件。
• configs/: 包含项目的配置文件。
• mmdet/: 包含 MMDetection 的核心代码。
• outputs/: 用于存储输出文件，如训练结果等。
• tools/: 包含一些实用工具脚本。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 行为准则文件。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南文件。
• GETTING_STARTED.md: 入门指南文件。
• INSTALL.md: 安装指南文件。
• LICENSE: 许可证文件。
• MODEL_ZOO.md: 模型库文件。
• README.md: 项目介绍文件。
• TECHNICAL_DETAILS.md: 技术细节文件。
• demo.py: 演示脚本。
• hook.py: 钩子脚本。
• mmdetection记录.md: 项目记录文件。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 demo.py，该文件用于演示如何使用 MMDetection 进行目标检测。

demo.py 文件介绍

import os
from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result

if __name__ == '__main__':
    config_file = 'configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py'
    checkpoint_file = 'weights/faster_rcnn_r50_fpn_1x_20181010-3d1b3351.pth'
    # 初始化检测器
    model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')
    # 进行推理
    result = inference_detector(model, 'path/to/image.jpg')
    # 显示结果
    show_result(img, result, model.CLASSES, out_file='result.jpg')

功能介绍

• init_detector: 初始化检测器模型。
• inference_detector: 对输入图像进行推理，得到检测结果。
• show_result: 显示检测结果并保存为图像文件。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 configs/ 目录下，这些配置文件定义了模型的各种参数和训练测试的设置。

配置文件示例

以 configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py 为例：

# 模型配置
model = dict(
    type='FasterRCNN',
    backbone=dict(
        type='ResNet',
        depth=50,
        num_stages=4,
        out_indices=(0, 1, 2, 3),
        frozen_stages=1,
        norm_cfg=dict(type='BN', requires_grad=True),
        norm_eval=True,
        style='pytorch',
        init_cfg=dict(type='Pretrained', checkpoint='torchvision://resnet50')),
    neck=dict(
        type='FPN',
        in_channels=[256, 512, 1024, 2048],
        out_channels=256,
        num_outs=5),
    rpn_head=dict(
        type='RPNHead',
        in_channels=256,
        feat_channels=256,
        anchor_generator=dict(
            type='AnchorGenerator',
            scales=[8],
            ratios=[0.5