mmdetection训练自己的模型与数据集常用操作指令

1、demo的运行测试命令。

需进入安装盘文件夹下，激活环境后输入

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

2、修改完 class_names.py 和 voc.py 之后一定要重新编译代码，否则验证输出仍然为原类别，

且训练过程中指标异常, 在根目录 mmdetection 下执行命令:

python setup.py install

进行编译。

3、简单运行训练命令, 生成待修改的配置文件

python tools/train.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py --work-dir work_dirs

其中 work_dirs 为你的工作目录,训练产生的日志,模型,网络结构文件会存放于此

运行完命令后，会生成一个包含所有配置信息的配置文件在mmdetection/work_dirs文件夹下面

这时就可以改config文件自定义网络模型了

4、训练指令

python tools/train.py longlongtest2/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py

longlongtest2是我自己的工作目录，faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py是我改好的模型

5、训练完画loss等折线图（可选参数，可保存pdf！！）

python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve longlongtest2/20230108_171812.log.json --keys lr loss_b

box loss --out out.pdf

6、测试指令

python tools/test.py longlongtest2/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py longlongtest2/epoch_5.pth --show

指定顺序是：工作空间/confi 工作空间/模型