mmdetection3.0.0跑maskrcnn
时间: 2025-03-02 11:48:34 浏览: 52
### 使用 MMDetection 3.0.0 运行 Mask R-CNN 模型
#### 安装依赖库并配置环境
为了能够顺利运行 Mask R-CNN,在开始之前需确保已按照官方指南完成 MMDetection 的安装以及相关依赖项的准备[^3]。
#### 下载预训练权重文件
通常情况下,可以直接利用已经训练好的模型来进行推理测试。访问[MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection)项目页面下载对应的预训练权重文件。
#### 修改配置文件
对于想要调整或自定义的部分,可以参照提供的模板修改相应的配置文件。例如,如果要更改输入图片尺寸或其他超参数,则可以在`configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py`这样的路径下找到对应配置文件进行编辑[^4]。
#### 获取模型性能指标
若希望了解所使用的具体版本下的Mask R-CNN模型参数量和计算复杂度(FLOPs),可以通过执行位于`tools/analysis_tools/get_flops.py`脚本来获得这些信息[^2]。
```bash
python tools/analysis_tools/get_flops.py configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py --shape 800 1344
```
上述命令会基于指定分辨率(此处为800×1344像素大小图像作为输入),输出该条件下模型所需的浮点运算次数(FLOPs)及参数数量等统计信息。
#### 启动检测任务
当一切就绪之后,就可以启动实际的目标检测过程了:
```bash
# 测试单张图片
python demo/image_demo.py demo/demo.jpg configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py checkpoints/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.pth --device cuda:0 --out-file result.png
```
此段代码将会读取给定的一张图片(`demo/demo.jpg`),应用预先加载的Mask R-CNN网络结构及其权重(`checkpoints/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.pth`)对其进行实例分割操作,并最终保存带有标注框的结果图至当前目录下的`result.png`位置。
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