mmdetection使用教程
时间: 2025-01-20 19:02:54 浏览: 51
### mmdetection 使用教程
#### 安装配置
为了顺利使用 `mmdetection`,需先完成环境搭建。推荐通过 Anaconda 创建独立 Python 环境并安装依赖项。具体操作如下:
1. 更新 Conda 和 pip 工具至最新版本。
2. 根据操作系统选择合适的 CUDA 版本来安装 PyTorch 及其相关组件[^2]。
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
```
接着克隆 `mmdetection-mini` 仓库到本地机器上,并按照说明文档中的指引执行必要的编译命令以确保所有自定义算子能够正常工作[^1]。
```bash
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmdetection-mini.git
cd mmdetection-mini
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .
```
#### 示例代码
下面给出一段简单的实例化检测器并对单张图片进行推理预测的Python脚本:
```python
from mmdet.apis import init_detector, inference_detector
import mmcv
config_file = 'configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
checkpoint_file = 'checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth'
# 初始化模型
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')
img = 'test.jpg' # 或者 img = mmcv.imread(img),这将会读取图像文件
result = inference_detector(model, img)
# 显示结果
model.show_result(img, result, out_file="output.png")
```
这段程序加载了一个预训练好的 Faster R-CNN 模型权重,并利用它对指定路径下的测试图片进行了目标识别处理,最后保存带有标注框的结果图到当前目录下名为 "output.png" 的文件里。
#### 配置文件调整
对于想要深入定制化的开发者来说,在熟悉框架结构的基础上适当编辑配置文件可以实现更灵活的功能扩展。比如可以在 `mmdetection/configs/_base_/models/` 文件夹内找到不同网络架构的基础设定模板;而在实际项目应用时,则通常会新建特定任务场景所需的个性化参数组合方案[^3]。
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