mmdetection分布式训练

### 使用 MMDetection3D 训练 PointPillars 模型 #### 准备工作 为了成功训练 PointPillars 模型，需先设置好开发环境并准备必要的配置文件。 确保已按照官方指南完成 OpenMMLab 环境搭建以及安装了 mmdetection3d 框架[^1]。对于特定版本的需求，比如 Ubuntu 18.04 和 CUDA 10.1 的组合，可以参照相关文档来调整依赖项和库的版本号以匹配当前系统的硬件条件[^2]。 #### 配置文件获取 前往 GitHub 上的 `mmdetection3d` 仓库，在路径 `/configs/pointpillars` 下找到预定义好的 PointPillars 模型配置文件。这些文件包含了模型架构参数、优化器设定以及其他重要的超参配置信息。 #### 数据集处理 针对 KITTI 这样的公开数据集，应当遵循其标准格式整理输入数据。考虑到点云特征的独特性，建议依据最小点数筛选有效样本，从而提升训练效率与效果[^4]。 #### 开始训练过程 启动训练之前，请确认所有前置步骤均已妥善执行完毕： - 安装所需软件包 - 获取或转换目标检测任务的数据集至兼容格式 - 修改配置文件中的必要选项（如 batch size, learning rate） 通过命令行工具发起训练作业，例如： ```bash python tools/train.py configs/pointpillars/hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-3class.py --gpus 8 ``` 上述指令指定了 GPU 数量为8来进行分布式训练加速[^3]。 #### 日志分析 训练期间产生的日志可以帮助监控进度及性能表现。利用内置的日志解析脚本可方便地提取有用统计信息： ```bash python tools/analysis_tools/analyze_logs.py cal_train_time work_dirs/hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-3class/log.json 5.5 ``` 此操作会计算平均迭代时间等指标，有助于评估整体流程是否顺畅高效。

### 如何使用 MMDetection 3.0 训练 Faster R-CNN 模型 #### 安装依赖环境 为了确保能够顺利安装并运行 MMDetection，建议先创建一个新的虚拟环境来管理所需的 Python 包版本。可以采用 Conda 或者 virtualenv 工具完成这一步骤。 接着按照官方文档说明安装 PyTorch 及其对应的 CUDA 版本[^1]。之后通过 pip 命令安装 MMDetection： ```bash pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.9/index.html git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git cd mmdetection pip install -e . ``` 上述命令会下载最新版的 MMDetection 并将其设置为可编辑模式以便于后续修改配置文件或其他操作。 #### 配置数据集路径 对于自定义的数据集来说，通常需要调整默认配置中的 dataset 字段指向本地存储位置。假设已经准备好 COCO 格式的标注文件，则可以在 config 文件里指定如下参数: ```yaml data_root = 'path/to/your/dataset/' classes = ('nodule',) dataset_type = 'CocoDataset' img_norm_cfg = dict( mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True) train_pipeline = [ ... ] test_pipeline = [ ... ] data = dict( samples_per_gpu=2, workers_per_gpu=2, train=dict( type='RepeatDataset', times=3, dataset=dict( type=dataset_type, ann_file=data_root + 'annotations/train.json', img_prefix=data_root + 'images/', pipeline=train_pipeline)), val=dict( type=dataset_type, ann_file=data_root + 'annotations/val.json', img_prefix=data_root + 'images/', pipeline=test_pipeline), test=dict( type=dataset_type, ann_file=data_root + 'annotations/test.json', img_prefix=data_root + 'images/', pipeline=test_pipeline)) evaluation = dict(interval=1, metric='bbox') ``` 这段 YAML 文档展示了如何设定训练、验证以及测试阶段使用的图片目录和 JSON 注解文件的位置，并指定了图像预处理方式和其他超参选项[^4]。 #### 修改模型结构与初始化权重 如果打算沿用 Faster R-CNN 的标准设计而仅替换骨干网络或者其他组件的话，可以直接继承现有的配置模板并做适当改动即可。比如要加载 ResNet-50 作为特征提取器时，只需简单更改 backbone 和 pretrained 属性值就可以实现这一点。 另外值得注意的是，在实际实验过程中往往还需要考虑迁移学习的因素——即利用 ImageNet 上面预训练好的权值来进行微调从而加速收敛过程并提高泛化能力。因此一般会在配置项中加入 `pretrained` 参数以指示从何处导入这些初始参数。 ```python model = dict( type='FasterRCNN', backbone=dict(type='ResNet', depth=50, num_stages=4, out_indices=(0, 1, 2, 3), frozen_stages=-1, norm_eval=False, style='pytorch'), neck=dict(type='FPN', in_channels=[256, 512, 1024, 2048], out_channels=256, start_level=0, add_extra_convs='on_output', num_outs=5), rpn_head=dict(...), roi_head=dict(...) ) load_from = "https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth" ``` 这里给出了一个完整的 Faster R-CNN 构建方案，其中包含了 FPN（Feature Pyramid Network）模块用于多尺度融合；同时也提供了具体的 checkpoint URL 地址供下载官方提供的预训练模型进行热启动。 #### 启动训练流程 当所有的准备工作都完成后，便可以通过 shell 脚本来触发整个训练周期。下面给出了一条典型的指令用来启动单卡或多卡分布式训练作业： ```shell ./tools/dist_train.sh configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_lung_nodules.py 1 --validate --work-dir work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_lung_nodules/ ``` 这条命令将会读取位于 `configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_lung_nodules.py` 下保存的具体配置信息，并分配给编号为 0 的 GPU 来负责计算任务。同时开启了中间验证环节并且设置了工作空间存放日志记录及其他输出产物。