配置MMDetection的solov2攻略整理

目录

一、MMDetection

特性

常见用法

二、ubuntu20.04配置solov2

三、Windows11配置solov2

一、MMDetection

MMDetection是一个用于目标检测的开源框架，由OpenMMLab开发和维护。它提供了丰富的预训练模型和模块，可以用于各种目标检测任务，如物体检测、实例分割、关键点检测等。以下是MMDetection的一些重要特性和常见用法：

特性

1. 丰富的模型支持： MMDetection支持许多经典和先进的目标检测模型，包括Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLO、Cascade R-CNN、FCOS、SOLO等。

2. 多任务学习： MMDetection支持多任务学习，可以同时处理多个任务，如目标检测、实例分割等。

3. 模块化设计： 框架采用模块化设计，用户可以根据需求进行自定义修改和扩展。

4. 丰富的数据增强： 提供了多种数据增强方法，有助于提升模型的鲁棒性。

5. 分布式训练： 支持分布式训练，有助于加速训练过程。

6. 丰富的文档和教程： MMDetection提供了详细的文档和教程，帮助用户快速上手和理解框架的使用。

常见用法

1. 训练模型： 使用配置文件指定模型、数据集和训练参数，然后运行训练脚本。

   python tools/train.py <config_file>
   

2. 测试模型： 使用配置文件指定测试模型和数据集，然后运行测试脚本。

   python tools/test.py <config_file> <checkpoint_file> --eval <metric>
   

3. 推理模型： 使用训练好的模型进行目标检测。

   python tools/demo/image_demo.py <config_file> <checkpoint_file> --input <image_path>
   

4. 可视化结果： 使用工具可视化模型在图像上的检测结果。

   python tools/test.py <config_file> <checkpoint_file> --show
   

二、ubuntu20.04配置solov2

MMDetection是一个用于目标检测的开源框架，而SOLOv2（Segmenting Objects by Learning Vector）是其中的一个实例，用于实例分割。以下是在Ubuntu 20.04上配置MMDetection和SOLOv2的基本步骤：

安装依赖项:

首先，确保系统已安装CUDA、cuDNN等GPU支持组件，以加速训练和推理。

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential python3-dev python3-pip libopencv-dev

安装PyTorch:

安装PyTorch和torchvision。建议按照PyTorch官方网站的说明安装，以确保与你的CUDA版本兼容。

克隆MMDetection仓库:

使用git克隆MMDetection的仓库：

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

安装MMDetection依赖项:

使用pip安装MMDetection所需的依赖项：

pip install -r requirements/build.txt
pip install "git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI"
pip install -v -e .

编译CUDA扩展:

进入mmdetection/mmdet/ops目录，执行以下命令编译CUDA扩展：

cd mmdet/ops
bash compile.sh

下载SOLOv2预训练模型:

在mmdetection目录下创建一个文件夹，例如checkpoints，并下载SOLOv2的预训练权重文件。

mkdir checkpoints
wget https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/solo/solov2_r101_dcn_22fpn_2x_coco/solov2_r101_dcn_22fpn_2x_coco_20200523-44d32819.pth -P checkpoints

测试SOLOv2:

运行测试脚本，确保安装成功：

python tools/test.py configs/solov2/solov2_r101_dcn_22fpn_2x_coco.py checkpoints/solov2_r101_dcn_22fpn_2x_coco_20200523-44d32819.pth --eval mAP

三、Windows11配置solov2

MMDetection（以及其中的SOLOv2）主要是在Linux系统上进行配置和使用的。Windows 11上的配置可能会有一些挑战，因为某些依赖项和命令可能在Windows上不同于Linux。

1. 安装依赖项:

   在Windows上，你需要确保安装了以下软件和工具：

   • Anaconda
   • Git
   • Visual Studio（或者至少安装了C++构建工具）

2. 安装PyTorch:

   使用Anaconda或者pip安装适用于Windows的PyTorch。访问PyTorch官方网站以获取相应的安装命令。

3. 克隆MMDetection仓库:

   在命令行中执行以下命令：

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

   

   

4. 安装MMDetection依赖项:

   使用Anaconda或pip安装MMDetection的依赖项：

   pip install -r requirements/build.txt
   pip install "git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI"
   pip install -v -e .
   

5. 编译CUDA扩展:

   进入mmdetection/mmdet/ops目录，执行以下命令编译CUDA扩展。请注意，这可能需要根据你的环境进行调整。

   cd mmdet/ops
   bash compile.sh
   

6. 下载SOLOv2预训练模型:

   在mmdetection目录下创建一个文件夹，例如checkpoints，并下载SOLOv2的预训练权重文件。

   mkdir checkpoints
   wget https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/solo/solov2_r101_dcn_22fpn_2x_coco/solov2_r101_dcn_22fpn_2x_coco_20200523-44d32819.pth -P checkpoints
   

7. 测试SOLOv2:

   运行测试脚本，确保安装成功。请注意，有些测试可能仍然需要Linux环境。

   python tools/test.py configs/solov2/solov2_r101_dcn_22fpn_2x_coco.py checkpoints/solov2_r101_dcn_22fpn_2x_coco_20200523-44d32819.pth --eval mAP