开源项目 `mmdetection_visualize` 使用教程

开源项目 mmdetection_visualize 使用教程

mmdetection_visualizevisualize training result for mmdetection 訓練文件可視化, PR curve绘制， F1-score计算项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmdetection_visualize

1. 项目的目录结构及介绍

mmdetection_visualize 项目的目录结构如下：

mmdetection_visualize/
├── configs/
│   └── ...
├── mmdet/
│   ├── core/
│   ├── datasets/
│   ├── models/
│   ├── utils/
│   └── ...
├── tools/
│   ├── train.py
│   ├── test.py
│   └── ...
├── README.md
└── requirements.txt

目录介绍

• configs/: 包含项目的配置文件。
• mmdet/: 包含项目的主要代码，包括核心功能、数据集处理、模型定义和工具类。
• tools/: 包含项目的启动文件，如训练和测试脚本。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

在 tools/ 目录下，有几个主要的启动文件：

• train.py: 用于训练模型的脚本。
• test.py: 用于测试模型的脚本。

启动文件介绍

• train.py:

  • 功能：用于启动训练过程，加载配置文件并开始训练模型。
  • 使用方法：通过命令行运行 python train.py --config [配置文件路径]。

• test.py:

  • 功能：用于启动测试过程，加载配置文件并评估模型性能。
  • 使用方法：通过命令行运行 python test.py --config [配置文件路径]。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 configs/ 目录下，通常以 .py 或 .yaml 格式存在。配置文件定义了模型的各种参数，包括数据集路径、模型结构、训练参数等。

配置文件示例

# 配置文件示例
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',
    ),
    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, 1.0, 2.0],
            strides=[4, 8, 16, 32, 64],
        ),
        bbox_coder=dict(
            type='DeltaXYWHBBoxCoder',
            target_means=[.0, .0, .0, .0],
            target_stds=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0],
        ),
        loss_cls=dict(
            type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=True, loss_weight=1.0),
        loss_bbox=dict(type='L1Loss', loss_weight=1.0),
    ),
    roi_head=dict(
        type='StandardRoIHead',
        bbox_roi_extractor=dict(
            type='SingleRoIExtractor',
            roi_layer=dict(type='RoIAlign', output_size=7, sampling_ratio=0),
            out_channels=256,
            featmap_strides=[4, 8, 16, 32],
        ),
        bbox_head=dict(
            type='Shared2FCBBoxHead',
            in_channels=256,
            fc_out_channels=1024,
            roi_feat_size=7,
            num_classes=

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