MMDetection目标检测框架入门指南

MMDetection目标检测框架入门指南

mmdetection open-mmlab/mmdetection: 是一个基于 PyTorch 的人工智能物体检测库，支持多种物体检测算法和工具。该项目提供了一个简单易用的人工智能物体检测库，可以方便地实现物体的检测和识别，同时支持多种物体检测算法和工具。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmdetection

前言

MMDetection是一个基于PyTorch的开源目标检测工具箱，由OpenMMLab团队开发维护。它提供了丰富的预训练模型和灵活的模块化设计，支持从经典到最前沿的各种目标检测算法。本文将详细介绍如何搭建MMDetection的开发环境，并验证安装是否成功。

环境准备

硬件要求

MMDetection支持在多种硬件环境下运行：

• 推荐使用NVIDIA GPU以获得最佳性能
• 也支持纯CPU环境运行（部分功能受限）

软件依赖

基础环境

• 操作系统：Linux/Windows/macOS
• Python版本：3.7+
• PyTorch版本：1.8+
• CUDA版本（GPU用户）：9.2+

推荐工具链

• Miniconda：Python环境管理工具
• MIM：OpenMMLab项目包管理工具

详细安装步骤

1. 安装Miniconda（可选但推荐）

Miniconda可以帮助我们创建隔离的Python环境，避免包冲突。

# 创建名为openmmlab的Python3.8环境
conda create --name openmmlab python=3.8 -y
conda activate openmmlab

2. 安装PyTorch

根据硬件配置选择合适的PyTorch版本：

GPU版本

conda install pytorch torchvision -c pytorch

CPU版本

conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

3. 安装MMEngine和MMCV

MMDetection依赖于这两个基础库，推荐使用MIM工具安装：

pip install -U openmim
mim install mmengine
mim install "mmcv>=2.0.0"

注意：MMCV 2.x版本后，mmcv-full已更名为mmcv。

4. 安装MMDetection

根据使用场景选择安装方式：

开发模式安装（推荐）

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -v -e .

仅使用模式安装

mim install mmdet

安装验证

下载测试资源

mim download mmdet --config rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco --dest .

运行测试脚本

方式一：命令行测试

python demo/image_demo.py demo/demo.jpg rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco.py \
    --weights rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco_20220902_112414-78e30dcc.pth \
    --device cpu

方式二：Python代码测试

from mmdet.apis import init_detector, inference_detector

config_file = 'rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco.py'
checkpoint_file = 'rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco_20220902_112414-78e30dcc.pth'
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cpu')
result = inference_detector(model, 'demo/demo.jpg')
print(result)

特殊环境配置

CPU环境注意事项

在CPU环境下，以下功能不可用：

1. 可变形卷积相关操作
2. ROI池化相关操作
3. 特定优化算子（如CARAFE、SyncBatchNorm等）

Docker环境配置

MMDetection提供了官方Dockerfile，可以快速构建开发环境：

docker build -t mmdetection docker/
docker run --gpus all --shm-size=8g -it -v ${DATA_DIR}:/mmdetection/data mmdetection

常见问题解决

1. CUDA版本不匹配：确保PyTorch、CUDA和显卡驱动版本兼容
2. 编译错误：检查gcc版本是否符合要求
3. 运行时报错：确认所有依赖库版本匹配

进阶配置

多版本管理

当需要同时维护多个MMDetection版本时，可以通过修改PYTHONPATH环境变量来切换版本：

# 在脚本中移除或修改PYTHONPATH设置
PYTHONPATH="$(dirname $0)/..":$PYTHONPATH

自定义编译选项

如果需要从源码编译MMCV，需要安装完整的CUDA工具链，并确保与PyTorch的CUDA版本一致。

结语

通过本文的指导，您应该已经成功搭建了MMDetection开发环境。接下来可以开始探索MMDetection提供的丰富功能，包括：

• 多种预训练模型
• 灵活的配置系统
• 丰富的训练和评估工具

建议新手从官方提供的示例和教程开始，逐步掌握这个强大的目标检测框架。

mmdetection open-mmlab/mmdetection: 是一个基于 PyTorch 的人工智能物体检测库，支持多种物体检测算法和工具。该项目提供了一个简单易用的人工智能物体检测库，可以方便地实现物体的检测和识别，同时支持多种物体检测算法和工具。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmdetection