深度学习系列之mmdetection目标检测工具安装、测试
Windows10 环境下mmdetection安装
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前言
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。
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、安装前准备
1. 已安装好Pytorch环境
2. 选择mmcv—安装mmcv或者mmcv-full,其中mmcv是CPU版本,mmcv-full是GPU版本,根据Pytorch和CUDA版本选择合适的mmcv-full版本:
网站：https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/index.html
二、安装
1.Pytorch安装
参考 深度学习系列之环境配置（i7-10700 + RTX3080+32G+500G）
2.安装mmcv-full（根据CUDA选择安装版本）
网上说，我也这么操作了，毕竟是安装mmcv-full。首先conda环境中查看是否安装了mmcv,输入pip list ,然后卸载环境中已经存在的mmcv，输入 pip uninstall mmcv
安装方式1：选择对应版本安装（本人选择）
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu110/torch1.7.0/index.html
参考cuda选择（本文安装选择）：mmcv_full-1.2.0+torch1.7.0+cu110-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl
安装方式2：官网下载github源码安装（github里有安装手册）
git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
3.安装mmdetection
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -r requirements
python setup.py develop
参考文件夹目录
三、验证（测试）
1.测试文件准备
下载权重文件放在下面“测试”新建文件夹checkpoints文件夹中，新建测试代码（）如下，其中configs、demo官方下载文件已经包含。
wget https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth
2.测试代码
from mmdet.apis import init_detector, inference_detector,show_result_pyplot
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
import matplotlib.pyplot as plt
config_file = 'configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
# download the checkpoint from model zoo and put it in `checkpoints/`
# url: https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth
checkpoint_file = 'checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth'
device = 'cuda:0'
# init a detector
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device=device)
# inference the demo image
img= 'demo/demo.jpg'
result = inference_detector(model, img)
show_result_pyplot(model, img, result)
测试图片
测试结果
总结
还好很顺利，一次安装成功，如有不足，请留言指正 ，谢谢！