计算机视觉框架OpenMMLab开源学习（五）：目标检测实战

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目标检测实战 

 前言：本篇主要偏向目标检测实战部分，使用MMDetection工具进行代码应用，最后对水果进行检测实战演示，本次环境和代码配置部分省略，具体内容建议参考前一篇文章：
计算机视觉框架OpenMMLab开源学习（四）：目标检测基础

本节内容：

MMDetection项目概览
MMDetection运行环境搭建
使用MMDetection进行模型推理
使用MMDetection训练模型，检测图像中水果

一、MMDetection介绍：

MMDetection 3.0.0rc5 文档

二、项目实战

步骤 1. 使用 MIM 安装 MMEngine 和 MMCV。

pip install -U openmim 
mim install mmengine 
mim install "mmcv>=2.0.0rc1" 步骤 #注意这里的mmcv是2.x

 步骤 2. 安装 MMDetection

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git -b 3.x # "-b 3.x"表示切换到 `3.x` 分支。 
cd mmdetection 
pip install -v -e . 
# "-v" 指详细说明，或更多的输出 # "-e" 表示在可编辑模式下安装项目，因此对代码所做的任何本地修改都会生效，从而无需重新安装。

验证安装

步骤 1. 下载配置文件和模型权重文件。

mim download mmdet --config yolov3_mobilenetv2_8xb24-320-300e_coco --dest .

下载完成后在当前文件夹中发现两个文件 yolov3_mobilenetv2_8xb24-320-300e_coco.py 和 yolov3_mobilenetv2_320_300e_coco_20210719_215349-d18dff72.pth。

步骤 2. 推理验证

方案 a：如果你通过源码安装的 MMDetection，那么直接运行以下命令进行验证：

python demo/image_demo.py demo/demo.jpg \
       yolov3_mobilenetv2_8xb24-320-300e_coco.py \
       yolov3_mobilenetv2_320_300e_coco_20210719_215349-d18dff72.pth \
       --device cpu --out-file result.jpg

在当前文件夹中看到一个新的图像 result.jpg，图像中包含有网络预测的检测框。 

可视化图片和预测结果

mmdet3.x引入visualizer, 使用前需要配合模型先注册再使用（model.cfg.visualizer），且对于一个模型，只要注册一次就行了，注册多个visualizer实例会有报错

from mmdet.registry import VISUALIZERS

# Init visualizer
visualizer = VISUALIZERS.build(model.cfg.visualizer)
# The dataset_meta is loaded from the checkpoint and
# then pass to the model in init_detector
visualizer.dataset_meta = model.dataset_meta
# Test a single image and show the results

# Show the results
visualizer.add_datasample(
    'result',
    img,
    data_sample=result,
    draw_gt=False,
    show=True)
# visualizer.show()

测试视频: 使用相同的模型和展示结果

同样的，这个可视化也是很依赖model的，model.cfg.test_dataloader.dataset.pipeline , 需要进行一定的配置来建立pipeline

result = inference_detector(model, frame, test_pipeline=test_pipeline) 这一行其实和对单张图片的检测是一样的，frame是一帧，可以看为一张图片，只不过多了 test_pipeline

import cv2
from mmcv.transforms import Compose
from mmengine.utils import track_iter_progress

# Test a video and show the results
# Build test pipeline
model.cfg.test_dataloader.dataset.pipeline[0].type = 'LoadImageFromNDArray'
test_pipeline = Compose(model.cfg.test_dataloader.dataset.pipeline)

# # Init visualizer
# visualizer = VISUALIZERS.build(model.cfg.visualizer)
# # The dataset_meta is loaded from the checkpoint and
# # then pass to the model in init_detector
visualizer.dataset_meta = model.dataset_meta

# The interval of show (s), 0 is block
wait_time = 1

video_reader = mmcv.VideoReader('demo/demo.mp4')

cv2.namedWindow('video', 0)

for frame in track_iter_progress(video_reader):
    result = inference_detector(model, frame, test_pipeline=test_pipeline)
    visualizer.add_datasample(
        name='video',
        image=frame,
        data_sample=result,
        draw_gt=False,
        show=False)
    frame = visualizer.get_image()
    mmcv.imshow(frame, 'video', wait_time)

cv2.destroyAllWindows()

未更完！！！！