maskrcnn mmdetection

### Mask R-CNN与MMDetection框架的使用教程 #### 1. MMDetection简介 MMDetection 是一个开源的目标检测工具箱，由 OpenMMLab 提供。它支持多种目标检测和实例分割方法，其中包括 Mask R-CNN。该框架基于 PyTorch 构建，提供了灵活的配置文件以适应不同的需求。 #### 2. 安装依赖项 要使用 MMDetection 和 Mask R-CNN，首先需要安装必要的依赖库。以下是基本的安装命令： ```bash pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git cd mmdetection pip install -e . ``` 其中 `{cu_version}` 表示 CUDA 版本（如 `cu113`），而 `{torch_version}` 表示 PyTorch 的版本号（如 `torch1.9`）。具体版本需根据实际环境调整[^4]。 #### 3. 配置数据集 在使用 Mask R-CNN 进行训练之前，需要准备合适的数据集并将其转换为 COCO 格式。如果采用自定义数据集，则可以借助 LabelMe 工具标注图像，并通过脚本将标注结果转化为 COCO JSON 文件[^4]。 假设已经准备好了一个名为 `my_dataset` 的目录结构如下所示： ``` my_dataset/ ├── annotations/ │ ├── instances_train.json │ └── instances_val.json ├── train/ └── val/ ``` 接着修改默认配置文件中的路径参数指向上述数据集位置。 #### 4. 修改配置文件 MMDetection 中每种模型都有对应的预设配置模板。对于 Mask R-CNN 来说，默认使用的 backbone 是 ResNet-50 或者更深的变体。可以通过编辑 YAML/Python 格式的配置文件来自定义超参设置。 下面是一个简单的例子展示如何加载官方提供的基础配置并通过继承机制覆盖部分选项： ```python _base_ = './mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py' data_root = 'path/to/my_dataset/' classes = ('car', 'pedestrian') # 自定义类别列表 model = dict( roi_head=dict( bbox_head=dict(num_classes=len(classes)), mask_head=dict(num_classes=len(classes)))) data = dict( samples_per_gpu=2, workers_per_gpu=2, train=dict( type='COCODataset', ann_file=data_root + 'annotations/instances_train.json', img_prefix=data_root + 'train/', classes=classes), val=dict( type='COCODataset', ann_file=data_root + 'annotations/instances_val.json', img_prefix=data_root + 'val/', classes=classes)) evaluation = dict(metric=['bbox', 'segm']) ``` 此段代码片段展示了如何指定输入图片尺寸、批量大小以及其他重要属性。 #### 5. 开始训练过程 完成以上准备工作之后就可以启动训练任务了。运行以下指令即可开始本地单机多卡分布式训练模式下的实验： ```bash PYTHONPATH=$PWD:$PYTHONPATH python tools/train.py configs/custom_maskrcnn.py --gpu-id 0,1,2,3 ``` 这里假定有四张 GPU 卡可用；如果不希望启用全部设备资源的话也可以单独指派某一块显卡执行操作。 #### 6. 测试与推理阶段 经过充分迭代收敛后的权重保存下来以后便能用于预测新样本上的标签信息啦！调用 test 脚本来评估验证集合的表现指标得分情况： ```bash python tools/test.py \ configs/custom_maskrcnn.py \ work_dirs/custom_maskrcnn/latest.pth \ --eval bbox segm ``` 最后还可以利用 demo 应用来直观查看效果演示成果哦！ --- ### 相关问题