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的深度学习目标检测框架，由OpenMMLab团队开发维护。作为计算机视觉领域的重要工具，它集成了众多经典和前沿的目标检测算法，为研究者和开发者提供了高效、灵活的开发平台。本文将详细介绍如何从零开始搭建MMDetection开发环境，并验证安装的正确性。

环境准备

硬件与系统要求

MMDetection支持Linux、Windows和macOS操作系统。建议使用以下配置：

• 操作系统：Ubuntu 18.04/20.04 LTS（推荐）
• Python版本：3.7+
• CUDA版本：9.2+（如需GPU加速）
• PyTorch版本：1.8+

基础环境搭建

步骤1：安装Miniconda

Miniconda是Python环境管理的轻量级工具，建议通过其官方网站获取安装包并完成安装。

步骤2：创建并激活conda环境

conda create --name mmdet python=3.8 -y
conda activate mmdet

步骤3：安装PyTorch

根据硬件平台选择安装命令：

GPU平台（以CUDA 11.3为例）：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch

CPU平台：

conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

MMDetection安装指南

推荐安装方式

步骤1：安装依赖库

使用MIM工具安装MMEngine和MMCV：

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

注意：MMCV 2.x版本中，mmcv-full已更名为mmcv。如需轻量版，可安装mmcv-lite。

步骤2：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 .

• -v：显示详细安装信息
• -e：以可编辑模式安装，代码修改无需重新安装

作为依赖库安装：

mim install mmdet

安装验证

目标检测验证

步骤1：下载测试模型

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

步骤2：运行测试脚本

开发模式安装：

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

依赖库模式安装：

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')
inference_detector(model, 'demo/demo.jpg')

目标跟踪验证（可选）

如需使用目标跟踪功能，需额外安装跟踪组件：

pip install -v -e . -r requirements/tracking.txt
pip install git+https://github.com/JonathonLuiten/TrackEval.git

验证命令：

python demo/mot_demo.py demo/demo_mot.mp4 bytetrack_yolox_x_8xb4-amp-80e_crowdhuman-mot17halftrain_test-mot17halfval.py --checkpoint bytetrack_yolox_x_crowdhuman_mot17-private-half_20211218_205500-1985c9f0.pth --out mot.mp4

高级安装选项

自定义CUDA版本

选择CUDA版本时需考虑：

• Ampere架构GPU（如RTX 30系列、A100）必须使用CUDA 11+
• 旧款GPU建议使用CUDA 10.2以获得更好兼容性

CPU模式安装

在仅CPU环境下，部分功能将不可用：

• 可变性卷积相关操作
• ROI相关操作
• 特定损失函数和NMS操作

受影响算法包括DCN、Guided Anchoring、RepPoints等。

Docker安装

提供预构建的Docker镜像：

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驱动和工具包版本兼容
2. MMCV安装失败：检查PyTorch版本并选择对应的MMCV版本
3. 依赖冲突：建议使用conda创建独立环境

遇到问题时，建议先查阅项目文档中的FAQ部分，若问题仍未解决可提交issue寻求帮助。

多版本管理技巧

在开发过程中如需同时使用多个MMDetection版本，可通过修改PYTHONPATH环境变量实现版本隔离：

PYTHONPATH="/path/to/mmdetection1:$PYTHONPATH"
# 或
PYTHONPATH="/path/to/mmdetection2:$PYTHONPATH"

通过本指南，您应该已经成功搭建了MMDetection开发环境。接下来可以开始探索框架提供的丰富算法库和强大功能，开启目标检测的研究与应用之旅。

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