配置MMDetection的solov2攻略整理

目录

一、MMDetection

特性

常见用法

二、ubuntu20.04配置solov2

三、Windows11配置solov2

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一、MMDetection

MMDetection是一个用于目标检测的开源框架，由OpenMMLab开发和维护。它提供了丰富的预训练模型和模块，可以用于各种目标检测任务，如物体检测、实例分割、关键点检测等。以下是MMDetection的一些重要特性和常见用法：

特性

1. 丰富的模型支持： MMDetection支持许多经典和先进的目标检测模型，包括Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLO、Cascade R-CNN、FCOS、SOLO等。

2. 多任务学习： MMDetection支持多任务学习，可以同时处理多个任务，如目标检测、实例分割等。

3. 模块化设计： 框架采用模块化设计，用户可以根据需求进行自定义修改和扩展。

4. 丰富的数据增强： 提供了多种数据增强方法，有助于提升模型的鲁棒性。

5. 分布式训练： 支持分布式训练，有助于加速训练过程。

6. 丰富的文档和教程： MMDetection提供了详细的文档和教程，帮助用户快速上手和理解框架的使用。

常见用法

1. 训练模型： 使用配置文件指定模型、数据集和训练参数，然后运行训练脚