mmdetection配置ssd

### 配置SSD模型 在mmdetection框架中配置SSD（Single Shot MultiBox Detector）模型涉及修改配置文件以适应具体需求。以下是详细的说明和示例代码。 #### 修改配置文件 为了在mmdetection中使用SSD模型，通常需要创建一个新的配置文件或基于现有的模板进行调整。下面是一个典型的SSD配置文件结构： ```yaml model = dict( type='SSD', backbone=dict( type='ResNet', depth=50, num_stages=4, out_indices=(1, 2, 3), frozen_stages=-1, norm_cfg=dict(type='BN', requires_grad=True), norm_eval=True, style='pytorch'), neck=None, bbox_head=dict( type='SSDHead', in_channels=[256, 512, 1024], num_classes=80, anchor_generator=dict( type='SSDAnchorGenerator', scale_major=False, input_size=300, basesize_ratio_range=(0.15, 0.9), strides=[8, 16, 32, 64, 100, 300], ratios=[[2], [2, 3], [2, 3], [2, 3], [2], [2]]), bbox_coder=dict( type='DeltaXYWHBBoxCoder', target_means=[.0, .0, .0, .0], target_stds=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2])), train_cfg=dict( assigner=dict( type='MaxIoUAssigner', pos_iou_thr=0.5, neg_iou_thr=0.5, min_pos_iou=0., ignore_iof_thr=-1, gt_max_assign_all=False), smoothl1_beta=1., allowed_border=-1, pos_weight=-1, neg_pos_ratio=3, debug=False), test_cfg=dict( nms_pre=1000, nms=dict(type='nms', iou_threshold=0.45), min_bbox_size=0, score_thr=0.02)) ``` 此配置定义了一个标准的SSD网络架构[^1]。`backbone`部分指定了使用的骨干网（例如VGG、ResNet），而`bbox_head`则包含了边界框头部的具体设置，如锚点生成器和编码方式等。 #### 数据集准备 对于不同的数据集，还需要相应地更改输入图像大小和其他参数。假设正在处理COCO数据集，则可以在配置文件的数据字段内指定路径及其他选项： ```yaml data = dict( samples_per_gpu=8, workers_per_gpu=3, train=dict( type='CocoDataset', ann_file='/path/to/coco/annotations/train.json', img_prefix='/path/to/coco/images/', pipeline=[ ... ]), val=dict( type='CocoDataset', ann_file='/path/to/coco/annotations/val.json', img_prefix='/path/to/coco/images/', pipeline=[ ... ]), test=dict( type='CocoDataset', ann_file='/path/to/coco/annotations/test.json', img_prefix='/path/to/coco/images/', pipeline=[ ... ])) ``` 这里设置了每批次样本数量(`samples_per_gpu`)以及工作线程数(`workers_per_gpu`)，同时也提供了训练集、验证集和测试集中标注文件的位置及其对应的图片前缀目录。 #### 运行命令 完成上述配置后，可以通过如下命令启动训练过程： ```bash python tools/train.py configs/ssd/ssd_vgg16_coco.py --work-dir work_dirs/ssd_vgg16_coco/ ``` 这会调用train.py脚本来执行训练操作，并将日志保存至指定的工作目录下。