mmdetection安装与训练

一、什么是mmdetection

商汤科技（2018 COCO 目标检测挑战赛冠军）和香港中文大学最近开源了一个基于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。

二、mmdetection安装

本人安装环境：

系统环境：Ubuntu 20.04.2 LTS
cuda版本：11.7
torch版本：1.8.1
torchvision版本：0.9.1

(一)、安装pytorch

在配置环境之前，建议先安装ANCONDA，具体的安装方法自行百度一下吧，安装完ANCONDA之后，首先创建虚拟环境，指令如下：

conda create -n mmdetection python=3.6    # 创建环境

创建完成之后激活该虚拟环境：

source activate mmdetection 

在安装pytorch之前要先看什么版本的配置满足要求，配置pytorch要求python以及torchvision版本要对应，我们可以从离线网站上看配置要求：http://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

以上图为例：
cu110代表cuda11.0版本，cp37代表python3.7大版本。linux_x86_64代表在linux系统上的配置
一般cuda的版本都是向下兼容的，所以我们只需要将python 版本以及pytorch,cuda版本对应上即可。
找到好对应的版本之后从pytorch官网官网找到指令:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

依照我自身的版本，选择conda install pytorch==1.8.1 torchvision==0.9.1 torchaudio==0.8.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch指令即可自行安装。如果网速过慢或者下载失败则给conda换源即可，具体换源方法自行百度。
安装完pytorch之后我们就可以安装mmdetection

(二)、安装mmdetection

第一步使用pip安装openmim，直接运行如下指令：

pip install -U openmim

安装完openmim之后通过mim自动安装对应版本的mmcv-full：

mim install mmcv-full

安装完mmcv-full之后则可以在git仓库拉取源码了：

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git

拉取之后切换到mmdetection根目录下：

cd mmdetection

安装附加库：

pip install -v -e .
# 或者
python setup.py develop

安装完成之后可以运行demo进行验证框架的可使用性。
下载配置文件以及权重文件

mim download mmdet --config yolov3_mobilenetv2_320_300e_coco --dest .

下载完成后直接运行demo：

python demo/image_demo.py demo/demo.jpg yolov3_mobilenetv2_320_300e_coco.py yolov3_mobilenetv2_320_300e_coco_20210719_215349-d18dff72.pth --device cpu --out-file result.jpg

运行成功后则会在根目录下生成result.jpg，则环境搭建完成。

三、搭建完mmdetection之后，就可以对自建数据集进行训练了

（一）、voc

1、首先根据规范的VOC数据集导入到项目目录下，如下图所示：

mmdetection
----mmdet
----tools
----configs
----data
--------VOCdevkit
------------VOC2007
--------------- Annotations
---------------- JPEGImages
---------------- ImageSets
------------------------ Main
---------------------------- test.txt
---------------------------- trainval.txt
---------------------------- val.txt
---------------------------- test.txt
先在mmdetection目录下依次创建data、VOCdevkit、VOC2007文件夹，嵌套关系如上，再在VOC2007文件夹下按VOC格式存放自己的数据集（Annotation存放检测框信息、JPEGImages存放要检测的图片，这两个文件夹的名字一定不能修改），ImageSets是放txt文件，可以修改名字，但是初次使用建议规范格式。
2、修改配置文件
mmdet/datasets/voc.py修改类别：

3、 配置图片格式
mmdet/datasets/xml_style.py修改图片格式：如果图片是jpg则改成jpg，是png格式就改成png

4、mmdetection/mmdet/core/evaluation/class_names.py修改验证时的类别名称

只有一个类别的话需要改mmdetection/mmdet/datasets/xml_style.py：

5、detect/mmdetection/configs/yolox/yolox_s_8x8_300e_coco.py
修改训练参数：类别个数，数据集格式以及路径




验证方式修改为voc下的map

输出日志的间隔

detect/mmdetection/mmdet/datasets/pipelines/loading.py
如果我们的图像后缀有jpg,JPG,png,bmp……所以在一开始创建数据txt时候就直接存了文件名，在这一步的时候把后面填充的.jpg去掉。

6、增加训练指标(可选择不修改)：
mmdetection/mmdet/core/evaluation/mean_ap.py


也可以通过下列指令将VOC转换为COCO格式数据集进行训练：

#数据集转换 在目录下创建data文件夹，在目录C:\AI_Dataset\VOCtest_06-Nov-2007\VOCdevkit下必须存在VOC2007或者VOC2012文件夹
python .\tools\dataset_converters\pascal_voc.py \VOCdevkit --out-dir .\data --out-format coco 

（二）、训练

（1）、单机单卡

python ./tools/train.py ./configs/yolox/yolox_s_8x8_300e_coco.py 

（二）、单机多卡

./tools/dist_train.sh ./configs/yolox/yolox_s_8x8_300e_coco.py 8
# 也可以指定端口号
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 PORT=29500 ./tools/dist_train.sh ${CONFIG_FILE} 4
CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7 PORT=29501 ./tools/dist_train.sh ${CONFIG_FILE} 4

训练后会在mmdetection/work_dirs/yolox_s_8x8_300e_coco/ 下生成训练结果，其中，yolox_s_8x8_300e_coco.py为训练模型的配置文件；20220705_155440.log 终端log文件；20220705_155440.log.json json版本，主要是之后可视化训练过程参数使用。

（三）、恢复训练

若中途中断训练，可接上次训练结果继续训练，或从之前某个epoch的模型直接开始训练：

python ./tools/train.py ./work_dirs/yolox_s_8x8_300e_coco/yolox_s_8x8_300e_coco.py --auto-resume 
python ./tools/train.py ./work_dirs/yolox_s_8x8_300e_coco/yolox_s_8x8_300e_coco.py --resume-from ./work_dirs/yolox_s_8x8_300e_coco/epoch_100.pth

（三）、测试

修改：detect/mmdetection/mmdet/models/detectors/base.py
这是在txt文件下定义图片后缀的情况下需要修改

运行测试脚本，将test.txt中的图像拿来测试效果：image_test.py：

from argparse import ArgumentParser
import os
from mmdet.apis import inference_detector, init_detector 
import cv2

def show_result_pyplot(model, img, result, score_thr=0.3, fig_size=(15, 10)):
    """Visualize the detection results on the image.
    Args:
        model (nn.Module): The loaded detector.
        img (str or np.ndarray): Image filename or loaded image.
        result (tuple[list] or list): The detection result, can be either
            (bbox, segm) or just bbox.
        score_thr (float): The threshold to visualize the bboxes and masks.
        fig_size (tuple): Figure size of the pyplot figure.
    """
    if hasattr(model, 'module'):
        model = model.module
    img = model.show_result(img, result, score_thr=score_thr, show=False)
    return img

def main():
    # config文件
    config_file = '[path]/mmdetection/work_dirs/yolox_s_8x8_300e_coco/yolox_s_8x8_300e_coco.py'
    # 训练好的模型
    checkpoint_file = '[path]/mmdetection/work_dirs/yolox_s_8x8_300e_coco/epoch_100.pth'

    # model = init_detector(config_file, checkpoint_file)
    model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0',)

    # 图片路径
    img_dir = '[path]/data/JPEGImages/'
    # 检测后存放图片路径
    out_dir = '[path]/mmdetection/work_dirs/yolox_s_8x8_300e_coco/images_test_result/'

    if not os.path.exists(out_dir):
        os.mkdir(out_dir)
    
    # 测试集的图片名称txt
    test_path = '[path]/data/ImageSets/Main/test.txt'
    fp = open(test_path, 'r')
    test_list = fp.readlines()
    count = 0
    for test in test_list:
        test = test.replace('\n', '')
        test2=test[:-4]
        name = img_dir + test + '.jpg'
    
        count += 1
        print('model is processing the {}/{} images.'.format(count, len(test_list)))
        result = inference_detector(model, name)
        img = show_result_pyplot(model, name, result)
        cv2.imwrite("{}/{}.jpg".format(out_dir, test2), img)

if __name__ == '__main__':
    main()

（四）、可视化

（1）、可视化训练过程参数：

(1)、训练过程的map

python ./tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve ./work_dirs/yolox_s_8x8_300e_coco/20220705_155440.log.json --keys mAP  --out out2.jpg --eval-interval 10

(2)、训练过程的loss

python ./tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve ./work_dirs/yolox_s_8x8_300e_coco/20220705_155440.log.json --keys loss loss_cls loss_obj  --out out1.jpg

(2）、可视化数据增强处理流程的结果：

python ./tools/misc/browse_dataset.py  --output-dir ./work_dirs/yolox_s_8x8_300e_coco/vis_pipeline/ ./work_dirs/yolox_s_8x8_300e_coco/yolox_s_8x8_300e_coco.py 

（3）、开启tensorboard实时查看训练参数变化：

mmdetection/configs/base/default_runtime.py
打开下面注释：

（五）、异常处理

针对标注文件 .xml的没有 标签的情况
AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘text‘
报错原因：标注文件 .xml的没有的标签。difficlut表明这个待检测目标很难识别，有可能是虽然视觉上很清楚，但是没有上下文的话还是很难确认它属于哪个分类；标为difficult的目标在测试成绩的评估中一般会被忽略，下面举一个例子：

种解决方法：

1、可以查找.xml标注文件，把没有difficlut标签的补上。
2、若标签数据非常多，所有都添加上difficult的话非常耗时。如果数据没有特别难分的类别，可以忽略这个标签，在代码里把difficlut置为1，具体操作如下：打开mmdet/datasets/xml_style.py，将difficult=int(obj.find(‘difficult’).text)改为如下代码：