基础讲解——mmDetection的使用(1)及遇到相关问题的解决办法

mmDetection工具库简单简介

商汤科技（2018 COCO 目标检测挑战赛冠军）和香港中文大学开源的一个基于Pytorch实现的深度学习目标检测工具箱mmdetection，支持Faster-RCNN，Mask-RCNN，Fast-RCNN等主流的目标检测框架，后续会加入Cascade-RCNN以及其他一系列目标检测框架。
MMDetection 是一个基于 PyTorch 的目标检测开源工具箱。它是 OpenMMLab 项目的一部分。
主分支代码目前支持 PyTorch 1.3 以上的版本。
新的 2.x 的版本，新的版本速度更快，性能更高，有更优雅的代码设计，对用户使用也更加友好。
官方文档：点这里跳转官方帮助文档！

主要特性:
模块化设计
MMDetection 将检测框架解耦成不同的模块组件，通过组合不同的模块组件，用户可以便捷地构建自定义的检测模型
丰富的即插即用的算法和模型
MMDetection 支持了众多主流的和最新的检测算法，例如 Faster R-CNN，Mask R-CNN，RetinaNet 等。
速度快
基本的框和 mask 操作都实现了 GPU 版本，训练速度比其他代码库更快或者相当，包括 Detectron2, maskrcnn-benchmark 和 SimpleDet。
性能高
MMDetection 这个算法库源自于 COCO 2018 目标检测竞赛的冠军团队 MMDet 团队开发的代码，我们在之后持续进行了改进和提升。
除了 MMDetection 之外，我们还开源了计算机视觉基础库 MMCV，MMCV 是 MMDetection 的主要依赖。

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使用方法

使用指导

由于该工具库是港中文大学多媒体实验室与商汤共同制作，其工具包的官方帮助文档较为详细，不仅包含中英文解释，还对各种配置文件，训练文件，测试文件和评估文件进行了系统的教学和示范举例，

demo使用方法

可以使用/root/mmdetection/demo/下的一系列demo文件进行推断。下面以faster_rcnn为例。
终端下，输入下列代码，使用预训练权重文件：

使用权重文件一般放在modelsets/mmdetection下的不同模型文件夹下。
运行下列代码执行 demo.py，预训练模型需对应路径。

# 示例，图片检测，由于源代码是show窗口在linux终端下无法完成，可在代码块中运行，推荐使用视频检测
python demo/image_demo.py demo/demo.jpg configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth

传入任意mp4文件更改相关路径并选择所需的pth文件

python demo/video_demo.py demo/1.mp4 \
    configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py \
    checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth \
    --out result1.mp4

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训练使用方法(以Faster_RCNN模型训练、coco2017数据集为例)

数据集介绍

数据集路径：/datasets/coco2017/
COCO通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据。COCO数据集现在有3种标注类型：object instances（目标实例）, object keypoints（目标上的关键点）, 和image captions（看图说话），使用JSON文件存储。

准备COCO2017数据集：

 build coco2017 link：

ln -s /datasets/coco2017/train2017 /root/mmdetection/data/coco/train2017
ln -s /datasets/coco2017/test2017 /root/mmdetection/data/coco/test2017
ln -s /datasets/coco2017/val2017 /root/mmdetection/data/coco/val2017
ln -s /datasets/coco2017/annotations /root/mmdetection/data/coco/annotations

训练语句

需要在tools/train.py后添加os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]=‘0,1,2,3,4,5,6,7’，否则会报错。

bash ./tools/dist_train.sh \
    configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py \
    8 \

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来源

官方代码库：github地址
官方文档：官方文档