mmdetection config文件配置、运行

mmdetection集成的训练方法

mmdetection-master/configs/{方法名}/{方法名}.py 但是我们点开这些.py文件会发现里面的代码非常短

实际上，这是通过_base_链接到了其他文件，往往这样的链接会有七八层。那问题就是我们需要生成一个完整的配置文件并对其参数进行修改

查看、生成配置文件

# 查看目标对象完整的配置文件，包含所有字段
python tools/misc/print_config.py configs/{方法名}/{方法名}.py

# 将内容导入到txt 生成在mmdetection-master主目录下
python tools/misc/print_config.py configs/{方法名}/{方法名}.py > config.txt 

# 生成项目文件夹record，在record下保存训练结果，并生成完整的对应方法的config配置文件
python tools/train.py configs/{方法名}/{方法名}.py --work-dir record

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config参数介绍

方法名介绍

config 配置

# faster_rcnn 方法名
# r50 50层训练
# caffe 
# coco coco数据集
faster_rcnn_r50_caffe_c4_1x_coco.py

# fpn 目标检测进一步处理
# mstrain  多尺度训练策略
# 3x   3*12=36个epoch训练
faster_rcnn_r101_fpn_mstrain_3x_coco.py
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models参数(一般改动不多)

models(一般改动不多)
每一个属性中的参数其实都是为了传递到mmdet/models下的模型类文件中去

参数type对应模型的类名,每一个类文件都会登记在mmdet/models/__init__里

常用参数：（参数和模型有关，每个模型参数不同）
backbone.depth    将50改成101,对应r50、r101
roi_head.numclass = 80    训练次数

model = dict(
        # 类型
        type = ...

        # 
        backbone

        # 后处理fpn
        neck

        # rpn层 和 roi层
        rpn_head
        roi_head

        # 设置
        train_cfg
        test_cfg
)

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datasets参数---数据处理(自定义成分高)

sample_per_gpu = 2 # batch size of each gpu 每个gpu上的sample，类似pytorch dataloader上的参数
work_per_gpu = 2 # 子线程

train
        type 同上，传参到对应的类文件  mmdet/datasets/.....   类名在mmdet/datasets/__init__里登记过
        ann_file 	标注文件路径json文件
        img_prefix	标注文件的图片前缀 
        pipeline =  ..  数据处理流

val
test 

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schedules(自定义成分高)

optimizer
lr
checkpoint 多少个epoch保存一个log
log_config 多少个epoch打印一次当前epoch的log
load_from  重新跑
resume_from 从断点继续跑，参数效果覆盖load_from
worckflow = [{(train, 12),(val, 1),(test, 1)}]   train 12次，val 1次, test 1次  （这个参数有问题*）
work_dir

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其他训练指令

1. 使用单个GPU进行训练

python tools/train.py ${CONFIG_FILE}
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2. 绘制训练日志文件的损耗曲线

# 参数
# --keys 分析对象
# --legend 图表标题
# --out 生成文件

安装依赖项 
pip install seaborn


python tools/analyze_logs.py plot_curve [--keys ${KEYS}] [--title ${TITLE}] [--legend ${LEGEND}] [--backend ${BACKEND}] 
[--style ${STYLE}] [--out ${OUT_FILE}]


绘制分类损失 
python tools/analyze_logs.py plot_curve log.json --keys loss_cls --legend loss_cls

绘制一些运行的分类和回归损失，并将该图保存为pdf
python tools/analyze_logs.py plot_curve log.json --keys loss_cls loss_reg --out losses.pdf
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3. 比较同一图中两次运行的bbox mAP

# 参数
# json文件 运行生成的数据

python tools/analyze_logs.py plot_curve log1.json log2.json --keys bbox_mAP --legend run1 run2
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4. 计算平均训练速度

# 参数
# ${CONFIG_FILE} 训练用的框架
python tools/analyze_logs.py cal_train_time ${CONFIG_FILE} [--include-outliers]
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