mmdetection的使用

本文提供了mmdetection的安装步骤,包括创建虚拟环境、安装PyTorch和torchvision、安装mmcv-full等依赖库,以及如何克隆MMDetection仓库并安装其他必要组件。

1、进入mmdetection源码地址https://github.com/open-mmlab/mmdetection
2、按照文件中的get_started.md的步骤安装:

  1. 创建虚拟环境open-mmlab并激活
    Create a conda virtual environment and activate it.

    conda create -n open-mmlab python=3.7 -y
    conda activate open-mmlab
    
  2. 安装PyTorch和torchvision
    Install PyTorch and torchvision following the official instructions, e.g.,

    conda install pytorch torchvision -c pytorch
    

    Note: Make sure that your compilation CUDA version and runtime CUDA version match.
    You can check the supported CUDA version for precompiled packages on the PyTorch website.

    E.g.1 CUDA10.1,PyTorch1.5版本
    If you have CUDA 10.1 installed under /usr/local/cuda and would like to install
    PyTorch 1.5, you need to install the prebuilt PyTorch with CUDA 10.1.

    conda install pytorch cudatoolkit=10.1 torchvision -c pytorch
    

    E.g. 2 CUDA9.2,PyTorch1.3.1版本
    If you have CUDA 9.2 installed under /usr/local/cuda and would like to install
    PyTorch 1.3.1., you need to install the prebuilt PyTorch with CUDA 9.2.

    conda install pytorch=1.3.1 cudatoolkit=9.2 torchvision=0.4.2 -c pytorch
    

    If you build PyTorch from source instead of installing the prebuilt pacakge,
    you can use more CUDA versions such as 9.0.

  3. 安装mmcv-full,把{cu_version} and {torch_version} 替换为对应版本
    Install mmcv-full, we recommend you to install the pre-build package as below.

    pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html
    

    Please replace {cu_version} and {torch_version} in the url to your desired one. For example, to install the latest mmcv-full with CUDA 11 and PyTorch 1.7.0, use the following command:

    pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu110/torch1.7.0/index.html
    

    See here for different versions of MMCV compatible to different PyTorch and CUDA versions.
    Optionally you can choose to compile mmcv from source by the following command
    下载github源码

    git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
    cd mmcv
    MMCV_WITH_OPS=1 pip install -e .  # package mmcv-full will be installed after this step
    cd ..
    

    Or directly run

    pip install mmcv-full
    
  4. Clone the MMDetection repository.

    git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
    cd mmdetection
    
  5. 安装requirements
    Install build requirements and then install MMDetection.

    pip install -r requirements/build.txt
    pip install -v -e .  # or "python setup.py develop"
    

6.快速开始,进入demo文件夹下的inference_demo.ipynb,安装所需模型的预训练模型,运行测试。

<think>好的,我现在需要帮助用户了解MMDetection使用方法或教程。首先,用户的问题集中在如何使用MMDetection,可能需要具体的步骤和示例代码。根据提供的引用内容,我需要整合相关信息,确保回答结构清晰,符合用户的要求。 首先,我应该从安装开始。引用[2]提到了安装步骤,比如克隆仓库和安装依赖。接下来,用户可能想知道目录结构,引用[3]详细列出了各个目录的作用,这部分对用户理解文件组织有帮助。然后,用户可能需要训练和测试的示例代码,引用[3]中的tools目录里有train.py和test.py,可以提到这些脚本的使用方法。另外,引用[4]提到推理需要配置文件和checkpoint文件,需要解释如何加载模型进行预测。 还需要考虑用户可能遇到的问题,比如分布式训练,引用[1]提到MMDistributedDataParallel和MMDataParallel,可以简要说明两者的区别和使用场景。同时,用户可能需要知道如何获取数据集和配置文件,引用[3]中的configs目录和datasets处理部分需要提及。 另外,用户可能需要示例代码,比如训练命令和推理代码片段。根据引用中的信息,可以提供一个简单的训练命令,如使用tools/train.py并指定配置文件。对于推理部分,引用[4]提到模型的定义,可以展示如何用apis的inference_detector函数。 最后,生成相关问题,需要围绕安装、训练、配置、应用场景等方面提问,帮助用户深入理解。 现在要确保回答符合格式要求:使用中文,数学公式正确,引用标注正确,代码块用正确语法,相关问题放在最后。需要分步骤说明,结构清晰,语言简洁。</think>以下为MMDetection使用方法及教程,包含安装、配置和代码示例: ### 一、安装步骤 1. **克隆仓库** 执行命令下载源码: ```bash git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git cd mmdetection #引用[2] ``` 2. **安装依赖** ```bash pip install -r requirements.txt python setup.py develop #引用[2] ### 二、目录结构解析 ``` mmdetection/ ├── configs/ # 预置模型配置文件(YAML格式) ├── mmdet/ # 核心算法实现 │ ├── datasets/ # 数据加载与增强 │ ├── models/ # 网络结构定义(如Faster R-CNN) │ └── apis/ # 高层API接口 #引用[3] ├── tools/ # 训练/测试脚本 │ ├── train.py # 分布式训练入口 │ └── test.py # 精度评估脚本 #引用[3] ``` ### 三、训练与推理示例 1. **训练命令** ```bash # 单卡训练 python tools/train.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py # 8卡分布式训练 ./tools/dist_train.sh configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py 8 #引用[1] ``` 2. **推理代码** ```python from mmdet.apis import init_detector, inference_detector # 加载配置文件与权重 config = 'configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py' checkpoint = 'checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.pth' model = init_detector(config, checkpoint) #引用[4] # 执行目标检测 result = inference_detector(model, 'demo.jpg') ``` ### 四、关键配置说明 在`configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py`中: ```python model = dict( type='FasterRCNN', backbone=dict(type='ResNet', depth=50), # 主干网络 neck=dict(type='FPN', in_channels=[256, 512, 1024, 2048]), # 特征金字塔 rpn_head=dict(anchor_generator=dict(scales=[8])) # 锚点设置 ) ```
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