安装mmdetection并测试demo

一、安装mmdetection

（0）ubuntu已有环境

Anaconda；CUDA–V10.0.130；CUDNN–7.4.2

（1）新建conda环境并激活

conda create --name open-mmlab python=3.6
conda activate open-mmlab

具体也可参考之前的博客：linux系统下创建anaconda新环境及问题解决

（2）安装相应版本的pytorch和torchvision

进入https://pytorch.org/get-started/locally/查找适合自己环境的安装命令
例如，我安装的pytorch1.1.0

conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

（3）克隆mmdetection

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection

（4）安装mmdetection

python setup.py develop

其他依赖库会自动安装，如果还提示缺少什么库，根据情况自行安装即可。

二、测试一个demo

在mmdetection下新建checkpoints，并将官方给出的模型文件下载到其中（以Faster-RCNN-fpn-resnet50模型为例，https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/open-mmlab/mmdetection/models/faster_rcnn_r50_fpn_1x_20181010-3d1b3351.pth）

from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result

config_file = './configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py'
checkpoint_file = './checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_20181010-3d1b3351.pth'
# 初始化模型
model = init_detector(config_file, checkpoint_file)
# 测试一张图片
img = 'demo.jpg'
result = inference_detector(model, img)
show_result(img, result, model.CLASSES,show=False,out_file=XX) #这里将结果图片进行保存，其余参数为默认值

结果图：

训练VOC格式的数据集详见后续博客：mmdetection训练pascal_voc格式的数据集