need at least one array to concatenate（至少需要一个数组来连接）

当出现这种情况的时候，在MMdet上大概率是修改了数据集但是没编译的原因；

输入命令

python setup.py install 

即可解决该问题，此命令是mmdet编译命令。

IndentationError: unindent does not match any outer indentation level

可能是coco数据集那一行出现缩进格式问题，通过报错链接即可得知问题所在。

mmdet各种可视化命令

1.测模型复杂度

python .\tools\analysis_tools\get_flops.py .\configs\ssd\ssd300_coco.py --shape 1333 800

2.FPS测试

python ./tools/analysis_tools/benchmark.py  ./configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco.py ./checkpoints/epoch_15.pth --fuse-conv-bn

3.可视化特征图

import matplotlib.pyplot as plt
import time
def vis(x):
    t = ((x.norm(dim=1)).squeeze()).cpu()
    plt.imshow(t, cmap=plt.get_cmap('gist_rainbow'))
    plt.show()
    # plt.imsave(f"didi/{time.strftime('%Y%m%d-%H%M%S', time.localtime())}.jpg",t, cmap=plt.get_cmap('gist_rainbow'))

4.可视化检测框

img = '000000001639.jpg'
config_file = '../configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
checkpoint_file = 'epoch_12.pth'

model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')
result = inference_detector(model, img)
show_result_pyplot(model, img, result, score_thr=0.8)

5. 升级版可视化检测框

# show_result_pyplot(model, img, result, score_thr=0.8)
model.show_result(
        img,
        result,
        score_thr=0.8,
        show=False, # True
        wait_time=0,
        win_name='result',
        bbox_color=(72, 101, 241),
        text_color=(72, 101, 241),
        out_file= {OUT_DIR}) # add
# api: mmdet.models.detectors.base.BaseDetector.show_result()

 6.mmdetection中数据增强的可视化

 https://www.it610.com/article/1504575281975853056.htm

7.CUDA ERROR: device-side assert triggered

刚开始出现这个问题的时候很懵逼，直觉以为是CUDA的问题，重新训练还是这样，训练了一下其他模型能正常使用，很懵逼，突然想起来自己只替换了数据集，没修改num_class的值。。。。