10分钟掌握MMDetection教程：快速上手，训练自定义数据集

MMDetection 简介

MMDetection 是一个模块化、高效的目标检测工具箱，由香港中文大学多媒体实验室开发。它基于 PyTorch 框架，提供了一系列最新的目标检测模型和算法，如 Faster R-CNN、Mask R-CNN、RetinaNet 等，并支持自定义模型和算法的开发。MMDetection 在很多任务和数据集上取得了 SOTA 的结果，是目标检测领域最受欢迎的工具箱之一。

快速开始

本节将指导您在本地快速安装和配置 MMDetection，并训练一个自定义数据集。

环境准备

首先，您需要安装 Python 3.6 或更高版本、PyTorch 1.7.0 或更高版本、CUDA 10.1 或更高版本以及其他依赖项。您可以参考 MMDetection 官方文档中的安装指南来完成这些步骤。

克隆 MMDetection 代码库

将 MMDetection 代码库克隆到本地：

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

下载预训练模型

下载预训练的 R-50-FPN 模型到 mmdetection/checkpoints/ 目录下：

cd mmdetection/checkpoints
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

准备数据集

您需要准备一个包含图像和注释文件的自定义数据集。注释文件通常是 JSON 或 XML 格式，其中包含每个图像中目标的位置和类别信息。

训练模型

在 mmdetection/configs/faster_rcnn 目录下，找到 faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py 配置文件。修改配置文件，设置您的数据集路径、训练超参数等。

dataset_type = 'CocoDataset'
data_root = 'data/coco/'

接下来，您可以使用以下命令训练模型：

python tools/train.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py

评估模型

训练完成后，您可以使用以下命令评估模型：

python tools/test.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth --out results.pkl

实践中需注意的问题

在使用 MMDetection 时，可能会遇到一些问题。这里列出一些常见的注意事项：

• PyTorch 版本：确保您使用的是 PyTorch 1.7.0 或更高版本，否则多卡训练可能会发生问题。
• 数据集路径：在配置文件中设置数据集路径时，请使用绝对路径。
• 模型路径：在训练和评估模型时，请使用绝对路径指定模型的路径。
• 训练超参数：在配置文件中设置训练超参数时，请注意不要修改默认值，除非您对它们非常熟悉。
• 模型选择：MMDetection 提供了很多预训练模型，您需要根据您的数据集和任务选择合适的模型。
• 训练时间：模型训练可能需要很长时间，请耐心等待。

结束语

本文快速引导您使用 MMDetection 训练自定义数据集。通过本教程，您将快速掌握MMDetection的使用，并能够训练自己的目标检测模型。如果您在使用 MMDetection 时遇到任何问题，请参考 MMDetection 官方文档或在社区中寻求帮助。