mmdetection使用方法
时间: 2025-01-03 22:40:16 浏览: 130
### MMDetection安装与使用指南
#### 安装环境准备
为了顺利运行MMDetection,建议先创建一个新的Conda虚拟环境并激活该环境。确保Python版本不低于3.6[^1]。
```bash
conda create -n openmmlab python=3.8 -y
conda activate openmmlab
```
#### 安装依赖库
通过pip工具来安装必要的软件包以及MMDetection本身所需的依赖项。对于CUDA用户来说,还需要额外设置相应的cuDNN和PyTorch版本匹配关系。
```bash
pip install mmcv-f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.9/index.html
pip install mmdet
```
#### 验证安装成功与否
完成上述操作之后可以尝试导入`mmdet`模块到Python解释器当中看是否会抛出异常信息;另外也可以执行官方提供的测试脚本来进一步确认整个框架能否正常工作。
```python
import mmdet
print(mmdet.__version__)
```
#### 示例代码:单张图片目标检测推理过程展示
下面给出一段简单的例子用于说明如何加载预训练模型并对单一图像文件实施预测分析:
```python
from mmdet.apis import init_detector, inference_detector
import matplotlib.pyplot as plt
config_file = 'configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
checkpoint_file = 'checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth'
# 初始化模型实例
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')
img = '/path/to/your/image.jpg' # 替换成自己的路径
result = inference_detector(model, img)
plt.figure(figsize=(15, 10))
model.show_result(img, result, score_thr=0.3)
```
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