win11配置mmdetection--SOLOV2实例

2024-02-27 20:52

本文主要是介绍win11配置mmdetection--SOLOV2实例,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

官方安装步骤:Prerequisites — MMDetection 2.17.0 documentation

训练营学习记录:OpenMMLab 实战营打卡 - 第 五 课 MMDetection_mmdetection可以干什么-CSDN博客

MMDetection是商汤和港中文大学针对目标检测任务推出的一个开源项目,它基于Pytorch实现了大量的目标检测算法,把数据集构建、模型搭建、训练策略等过程都封装成了一个个模块,通过模块调用的方式,我们能够以很少的代码量实现一个新算法,大大提高了代码复用率。

整个MMLab家族除了MMDetection,还包含针对目标跟踪任务的MMTracking,针对3D目标检测任务的MMDetection3D等开源项目,他们都是以Pytorch和MMCV以基础。Pytorch不需要过多介绍,MMCV是一个面向计算机视觉的基础库,最主要作用是提供了基于Pytorch的通用训练框架,比如我们常提到的Registry、Runner、Hook等功能都是在MMCV中支持的。另外,MMCV还提供了通用IO接口、多种CNN网络结构、高质量实现的常见CUDA算子。

一、MMDetection安装

安装步骤

1、创建一个conda虚拟环境并激活它。

conda create -n openmmlab python=3.7 -y
conda activate openmmlab

2、按照官方说明安装PyTorch和torchvision,例如:

conda install pytorch torchvision -c pytorch

我在这一步一直没有成功,所以修改了安装命令。

conda config --remove-key channels
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidi

3、安装MMDetection

如果你开发并直接运行 mmdet,从源码安装它:

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
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。
pip install -v -e . -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

建议使用MIM安装MMDetection,它可以自动处理OpenMMLab项目的依赖关系,包括mmcv和其他python包。

pip install openmim
mim install mmdet

验证安装

为了验证 MMDetection 是否安装正确,我们提供了一些示例代码来执行模型推理。

步骤 1. 我们需要下载配置文件和模型权重文件。

mim download mmdet --config rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco --dest .

下载将需要几秒钟或更长时间,这取决于你的网络环境。完成后,你会在当前文件夹中发现两个文件 rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco.py 和 rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco_20220902_112414-78e30dcc.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 rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco.py --weights rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco_20220902_112414-78e30dcc.pth --device cpu

二、Solov2实例

SOLO v2遵循了SOLO的优雅、简单的设计,并且针对mask的检测效果和运行效率做了两个改进:(1)mask learning:能够更好地学习到mask(2)mask NMS:提出了matrix nms,大大减少了前向推理的时间。 最终,SOLOv2相比SOLOv1,AP提升1.9%的同时速度快了33%,light-weight 版本的SOLVv2能够在COCO上达到31.3FPS,37.1%AP。除此之外,SOLO v2还在目标检测和全景分割任务中表现上佳,证实了SOLO的思路有用在更多视觉任务的潜力。

安装步骤

在mmdetection文件夹下创建新的文件夹checkpoints,并下载相关文件。

a.可以直接在源文件下载

b.通过MIM下载,然后放置对应文件夹即可。

mim download mmdet --config  solov2_x101-dcn_fpn_ms-3x_coco --dest .  

程序验证

我自己写了代码验证。结果:

这篇关于win11配置mmdetection--SOLOV2实例的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


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