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mmdetection模型参数统计

时间: 2025-02-07 11:58:50 浏览: 91

### MMDetection 模型参数统计方法及工具 #### 工具介绍 MMDetection 提供了专门用于分析模型复杂度的工具，可以方便地获取模型的浮点运算次数 (FLOPs) 和参数量 (Parameters)[^1]。 #### 使用命令行工具统计参数通过 `get_flops.py` 脚本可以直接计算指定配置文件下的模型复杂度。具体操作如下： ```bash python tools/analysis_tools/get_flops.py ${CONFIG_FILE} ``` 其中 `${CONFIG_FILE}` 是待分析模型的具体配置路径[^2]。例如对于名为 `dh-faster-rcnn_r50_fpn_1x_coco` 的 Faster R-CNN 模型而言，完整的命令将是: ```bash python tools/analysis_tools/get_flops.py work_dirs/dh-faster-rcnn_r50_fpn_1x_coco/dh-faster-rcnn_r50_fpn_1x_coco.py ``` 执行上述指令后即可得到该检测网络结构对应的 FLOPs 及 Parameters 数值信息。 #### Python API 方式统计参数除了命令行方式外，还可以利用Python接口来实现更灵活的操作。下面是一个简单的例子展示如何编程访问这些统计数据： ```python from mmcv.cnn.utils import get_model_complexity_info import mmdet.models as models config = './work_dirs/dh-faster-rcnn_r50_fpn_1x_coco/dh-faster-rcnn_r50_fpn_1x_coco.py' model = models.build_detector(config) flops, params = get_model_complexity_info(model, input_shape=(3, 800, 1216)) print(f'Flops: {flops}, Params: {params}') ``` 这段代码构建了一个基于给定配置文件实例化的探测器对象，并调用了辅助函数 `get_model_complexity_info()` 来获得输入尺寸为 `(3, 800, 1216)` 下的理论计算成本与权重数量估计值[^1]。

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