Mmdetection安装

Mmdetection为港中文开源系列库Openlab的重要组成部分，为目标检测领域中较为知名的开源库，特点是模块化，实现新算法比较多（但现在官方没有支持Yolo系列算法，可以参考网上资源进行实现），有助于在同一框架下实现目标检测相关算法的科研，应用。Openlab系列库还包括用于语义分割的mmsegmentation，用于行为理解的mmaction等。

安装流程：

官方安装方式坑比较多，

https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/install.md

推荐使用docker安装

1. 在docker hub上搜索mmdetection,选择下载量最高的docker

docker pull vistart/mmdetection

经验证该docker内，mmdetection版本为2.2.0，mmcv版本为0.62

2. 安装后直接跑程序会报编译错误，查找后，应对mmdetection进行重现编译，否则无法使用GPU。

2.1先进入mmdetection文件夹

cd mmdetection

2.2删除该路径下的build文件夹

rm -rf ./build

2.3重新编译mmdetection

pip install -v -e .

如果docker 内pip命令有问题，使用pip3命令或其他方式解决。

等待编译完成。

3. 验证

3.1下载预训练权重

Model zoo地址如下：

https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/model_zoo.md

我们选择下载faster r-cnn作为测试

1.png

下载pytorch版本权重，faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth

将该权重放在docker内文件夹

/mmdetection/checkpoints

3.2使用脚本测试

执行推理jupyter脚本

/mmdetection/demo/inference_demo.ipynb

注意配置文件，权重文件，测试图像路径等。

2.png