mmdetection入门介绍
一、前沿
open-mmlab工程项目可以在github上下载，具体链接为mmdetection，下载完成后，就可以获得整个工程项目，这里需要说明一下，参考官方安装环境：
- Linux (Windows is not officially supported)
- Python 3.5+ (Python 2 is not supported)
- PyTorch 1.1 or higher
- CUDA 9.0 or higher
- NCCL 2
- GCC(G++) 4.9 or higher
- mmcv
官方已经在一下系统测试过，暂时没有其他问题
- OS: Ubuntu 16.04/18.04 and CentOS 7.2
- CUDA: 9.0/9.2/10.0
- NCCL:
- 2.1.15/2.2.13/2.3.7/2.4.2
- GCC(G++): 4.9/5.3/5.4/7.3
这里容易报错的就是CUDA,有的人下在的是最新版本的CUDA 10.1/10.2，然后一跑就报错，尽量在推荐的系统和软件上执行，减少没必要的麻烦，其中mmcv需要单独安装，可以简单的通过一个pip安装命令
pip install mmcv
或者
git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
cd mmcv
pip install -e .
其他依赖要求
- mmcv>=0.2.10
- numpy
- matplotlib
- six
- terminaltables
- pycocotools
- torch>=1.1
- torchvision
- imagecorruptions
- albumentations>=0.3.2
如果基本环境，比如Pytorch,torchvision,conda(可以选择不安装),python 3的环境装好了，就可以直接运行了
二、demo演示
这里官方给了一个demo.py,可以用来检测图片或者视频，具体内容如下
from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result
import mmcv
config_file = 'configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py'
checkpoint_file = 'checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_20181010-3d1b3351.pth'
# build the model from a config file and a checkpoint file
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')
# test a single image and show the results
img = 'pic/000177.jpg' # or img = mmcv.imread(img), which will only load it once
result = inference_detector(model, img)
# visualize the results in a new window
show_result(img, result, model.CLASSES)
# or save the visualization results to image files
#show_result(img, result, model.CLASSES, out_file='result.jpg')
# test a video and show the results
video = mmcv.VideoReader('a.mp4')
for frame in video:
result = inference_detector(model, frame)
show_result(frame, result, model.CLASSES, wait_time=1)
这里需要下载官方给的训练好的模型，然后根据你自己设定的路径，放在其中，上面中，需要新建一个checkpoints文件夹并把模型放在下面，具体下载的模型需要同config/下的配置文件里面相对应，这里下载的是faster_rcnn_r50_fpn_1x的模型，找到对应的configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py文件，倒入配置就可以了，其他的模型，如果需要测试的话，官方是有给下载链接，具体在对应文件夹的docs/MODEL_ZOO.md文件里面。
然后mmdetection对于事实检测也是可以做到的，官方也有给测试代码，你也可以通过调用摄像头，或者外接摄像头，甚至一个简单的USB的一个摄像头，具体调用如下
python demo/webcam_demo.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [--device ${GPU_ID}] [--camera-id ${CAMERA-ID}] [--score-thr ${SCORE_THR}]
具体的比如
python demo/webcam_demo.py configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_20181010-3d1b3351.pth
数据集测试
mmdetection支持以下模式
- 单GPU
- 多GPU
- 可视化检测结果
拿到训练模型之后就可以简单的测试一下，也可以拿自己训练好的模型拿来测试
# single-gpu testing
python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [--out ${RESULT_FILE}] [--eval ${EVAL_METRICS}] [--show]
# multi-gpu testing
./tools/dist_test.sh ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} ${GPU_NUM} [--out ${RESULT_FILE}] [--eval ${EVAL_METRICS}]
参数解释：
- RESULT_FILE：输出结果的文件名采用pickle格式。如果未指定，结果将不会保存到文件中。
- EVAL_METRICS：评估结果的选项。可使用的值包括：proposal_fast,proposal,bbox,segm,keypoints。
- –show：如果初始化，检测结果将绘制在图像上并显示在新窗口中。它仅适用于单个GPU测试。请确保环境中可以使用GUI，否则您可能会遇到类似“无法连接到服务器”的错误。
参考样例
这里假设你已经下载好已经训练好的checkpoints文件并放在checkpoints/目录下
1.测试faster-rcnn并显示结果
python tools/test.py configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_20181010-3d1b3351.pth --show
2.测试mask-rcnn并评估bbox和mask AP
python tools/test.py configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x.py checkpoints/mask_rcnn_r50_fpn_1x_20181010-069fa190.pth --out results.pkl --eval bbox segm
3.测试8个GPU下的mask-rcnn并评估bbox和mask AP
./tools/dist_test.sh configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x.py checkpoints/mask_rcnn_r50_fpn_1x_20181010-069fa190.pth 8 --out results.pkl --eval bbox segm
其他参考：
这里是mmdetection入门介绍 前言 部分
这里是mmdetection入门介绍 test.py解析 部分
这里是mmdetection入门介绍 train.py解析 部分
这里是mmdetection入门介绍 模型解析 部分
