mmdetection教程(使用篇)

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mmdetection教程(使用篇)。

  • mmlab着重于应用层面。
  • 不需要对源码进行进行太多操作。

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  • 上海交通大学和西安交通大学等大学都在用mmlab。
  • 2021年CVPR有35篇论文。

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  • 核心是config文件。
  • 复杂度和参数数量低于两倍FasterRcnn。

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  • 最终提交json结果文件。

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  • 10个人7个卡在安装上。
  • check environment(一定要根据CUDA的版本装pytorch)

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注意:首先不要pip install pytorch,一定要根据CUDA的版本,到上面的pytorch官网上去安装对应版本。

第二步:根据你的pytorch去装你的mmcv

比较建议的是第一种,和pytorch是一样的,不要pip install mmcv,这样后面可能还会有版本不兼容的问题,

把对应的版本放上去。

第二种方法是,把github上的源码拉下来,好像也会有错。官网是说会根据本地的环境自己适应,好像也不会适应。

根据经验来说,第一种比较好。

 第三步:把mmdetection的源码拉下来,然后编译就可以了。

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第四步:测试安装是否成功.

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拉一下pretrain的模型,然后采用下面的脚本进行测试。

遇到的问题,

到Issue里面去找。

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  •  通过configure来调节整个模型参数。
  • 参数太多,所在在confiure文件进行集中设定。
  • config里面的代码,看上去非常少,是因为它所以了一个配置文件。mmdetection教程(使用篇)_第10张图片
  •  只对配置文件中的下面的一些字段进行修改了。
  • 如果去点这个配置文件,你发现它又去索引了另外一个配置文件。另外一个配置文件可能有索引了另外一个配置文件。这样的索引,往往要索引7-8次。
  • 对新手来说经常找不到字段,所以讲的第一件事情就是把所有的config都打印出来。
  • detection给了一个tool工具,有一个print_config.py。

依赖 — MMDetection 2.25.0 文档(有中文)

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python print_config.py "/data/wanghd/whd/mmdetection-master/mmdetection-master/configs/detr/detr_r50_8x2_150e_coco.py" > config.txt     #将config文件中的内容全部打印出来,并保存到config.txt文件夹中
                                                                                           

whd/mmdetection-master/mmdetection-master/configs/detr/detr_r50_8x2_150e_coco.py" > config.py             #将config文件中的内容全部打印出来,并保存到config.py文件夹中

也可以生成.py文件。

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 Config的组成。

1.train

单gpu训练

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模型部分:model TODO

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 如果想训练模型,

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如果训练模型,甚至不需要后面的结果保存目录。这个config就是包含了所有,这个是机器重要的中的重点。

  • 每个config文件里面包含不同的结构(比如backbone不一样,训练策略不一样,)

他的命名是有严格的规范的, 前面的faster-rcnn就是方法,第二个是backbone(r101),50就是resnet50,fpn(特征金字塔做进一步处理的),mstrain就是多尺度的训练,3x就是long sgaduce(更长时间的训练),coco就是在coco数据集上进行训练的。

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confg文件主要分成三大部分,一个是datasets、models和schedules。

那么第一个部分就是model。model是最重要的,也是最难的。

还要说一个事情,就是config文件的组成,是字典,它一定是一个一个的字典。

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 这个才是config文件的组成。

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 上面写这么多,主要是把数据传到

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