mmdetection初步使用

关于环境

在linux上部署非常简单，直接按照本篇知乎操作即可（虽然作者起的名字是在windows上部署）windows下安装mmdetection。windows上可能会有各种小问题。
其中，cuda的安装和配置需要注意的就是版本对应问题，mmcv 需要注意一定要安装mmcv-full，还有下载链接后面的一大串，对应不同的cu版本和torch版本：

然后github上clone项目，安装即可。mmdet 是自定义的库函数组件，也是这一步才安装的。

关于框架

先放一个官方文档的链接，Welcome to MMDetection’s documentation! — MMDetection 2.25.0 documentation。下面是有助于初次使用的一些整理和理解。

【重点】一般情况下，用人话来形容，我们需要使用 tools 目录下的驱动脚本，训练（train.py），推理（test.py）或者分析（analysis_tools 目录下） 通过 configs 定义的模型。而 mmdet 目录对使用者而言则不太接触，往往是被调用的一些组件。

这里详细介绍一下configs目录，里面有众多网络的核心配置，但其实我们只需要掌握 _base_目录，就可以快速的入手进行训练，这里部分参考了mmdetection的初步使用 - 知乎 (zhihu.com)做出总结：

• datasets文件目录下的，为数据集相关配置文件；这里你需要定义的有【数据集名称，路径，数据集格式，数据集预处理方式和读取方式】，举个栗子：

  # dataset settings
  
  # 数据集名称，路径参数
  dataset_type = 'CocoDataset'
  data_root = 'data/coco/'
  
  # 标准化处理的配置，色彩通道的转化
  img_norm_cfg = dict(
      mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True)
      
  # 训练（测试）时的pipeline顺序，一般是封装好的强化操作
  train_pipeline = [...]
  test_pipeline = [...]
  
  # 数据集（路径，类型，图片前缀等）
  data = dict(
  	# 每个GPU的batch_size，注意不能让其超过显存
      samples_per_gpu=2,
      # 每个GPU的workers
      workers_per_gpu=2,
      train=dict(...),,
      val=dict(...),
      test=dict(...)
      
  # 每隔interval个epoch会进行一次evaluation，指标为bbox
  evaluation = dict(interval=1, metric='bbox')
  
  

  如果说，这里我们想要使用自定义的数据集，首先是要符合定义的几种格式，然后一般情况下需要修改的就只有路径。因为数据增强往往和基础网络挂钩，每个都有着最好的固定参数。

  不过，需要额外关注的一点在于有关batch_size的问题，每个GPU的 batch_size 乘以GPU数量就是总的。而学习率lr需要和总batch_size成正比。

• models文件目录下，为一些经典模型配置；他们以字典的形式定义，一个完整的网络结构包含backbone, neck, head以及其他配置，这里面会涉及怎么选取，还有调参问题，要针对不同的数据集类型和网络进行配置。

  • 其中，backbone为基础网络，也就是预训练好的通用物体识别模型，比如 resnet，darknet ，vgg等。 “核心在于能为检测提供若干种感受野大小和中心步长的组合，以满足对不同尺度和类别的目标检测”（Lighthouse - 知乎 (zhihu.com)有三个部件的具体讲解视频）。
  • neck为对复杂特征的提取，其作用是“将具有不同感受野大小的特征图进行耦合，从而增强表达能力”，往往使用 FPN，它对Backbone提取到的重要特征，进行再加工及合理利用，有利于下一步head的具体任务学习。
  • head则是针对特定任务的输出部分，往往可以简单的通过看有没有anchor，有没有quality两个方面来学习。往往结构较为简单，通过分类和回归来确定最终框的类别和位置，通过quality进行简单的评估或者置信调整。
    

• schedules文件目录下，主要是对potimizer和lr，以及runner组件的配置，看一个例子就明白了。有关学习率的参数定义可以看这里 教程 6：如何自定义优化策略 — MMClassification 0.23.1 文档，基本和pytorch中的接口一致。

# optimizer
optimizer = dict(type='Adam', lr=0.0001, weight_decay=0.0001)
optimizer_config = dict(grad_clip=None)
# learning policy
lr_config = dict(
    policy='step',
    warmup='linear',
    warmup_iters=200,
    warmup_ratio=0.001,
    step=[5, 8, 11])
runner = dict(type='EpochBasedRunner', max_epochs=12)

• 此外，在同级目录还有一个default_runtime.py文件，对运行环境，输出，hook等做出了规定，一般我们需要关注的只有前两行。

# checkpoints hook配置文件，每隔多少epoch保存一次pth文件
checkpoint_config = dict(interval=1)
# 多少个样本输出一次hook信息，每隔多少epoch保存一次logger
log_config = dict(
    interval=100,
    hooks=[
    dict(type='TextLoggerHook'),
    # dict(type='TensorboardLoggerHook')
])

关于使用

上面的框架结构清楚之后，我们修改自己需要定义的部分，然后用一个文件连接起来，这里以自带的faster_rcnn为示例，对应的就是上面介绍的几个文件。

# faster_rcnn
_base_ = [
    # 模型
    '../_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py',
    # 数据集
    '../_base_/datasets/coco_detection.py',
    # 优化器
    '../_base_/schedules/schedule_1x.py', 
    # 训练方式
    '../_base_/default_runtime.py'
]	

此外，会发现并不是所有的框架都是采用上面这4个组件构成的方式，这是因为在许多网络的变体上，仅仅变了某一部分，我们可以在 _base_ 目录中给出的几个基本框架上，通过在代码中 “引用+覆写” 的形式构成新网络。

当然，直接把上面的几个组件写到同一个文件，或者仅采取某几个重用的文件也是同样可以的，比如yolo和fcos，都是_base_中没有核心模型，而是在自己的目录下单独定义的：

_base_ = [
    '../_base_/datasets/coco_detection.py',
    '../_base_/schedules/schedule_1x.py', '../_base_/default_runtime.py'
]

# model settings
model = dict(
	type='FCOS',
	# 模型单独定义
	}

我们使用命令行的方式运行该py文件，就可以完成训练等操作，譬如这里我自己定义的包含以上组件的网络叫做 mynetwork.py，那我只需要：

python tools/train.py mynetwork.py

同样的，利用tools中的工具，可以完成预测，标注，结果检测等很多工作~