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mmdetection安装教程

来源:www.cosmo2c.com 时间:2024-06-11 20:38:40 作者:口碑安装网 浏览: [手机版]

mmdetection安装教程(1)

1. 确认环境

  在安装mmdetection前,确认你的环境是否满足www.cosmo2c.com。mmdetection使用Python 3.5+,CUDA 9.0+和PyTorch 1.1+cosmo2c.com。你可以通过以下命令检查你的Python版本:

  ```

python3 --version

```

如果你使用的是Anaconda环境,你可以通过以下命令检查你的Python版本:

```

  conda list python

  ```

  你可以通过以下命令检查你的CUDA版本:

```

nvcc --version

  ```

你可以通过以下命令检查你的PyTorch版本:

  ```

  python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"

  ```

mmdetection安装教程(2)

2. 安装mmdetection

你可以通过以下命令克隆mmdetection的代码:

```

  git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git

  ```

  进入mmdetection录:

  ```

  cd mmdetection

```

  安装mmdetection依

  ```

  pip3 install -r requirements/build.txt

  pip3 install "git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI"

```

  安装mmdetection:

  ```

python3 setup.py install

```

3. 下载预练模型

  mmdetection提供了许多预练模型,你可以从以下接下载:

- [mmdetection model zoo](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/MODEL_ZOO.md)

  你可以通过以下命令下载预练模型:

  ```

  wget https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/retinanet/retinanet_r50_fpn_1x_coco/retinanet_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth

  ```

mmdetection安装教程(3)

4. 测mmdetection

你可以通过以下命令测mmdetection是否安装成功:

  ```

python3 tools/test.py configs/retinanet/retinanet_r50_fpn_1x_coco.py retinanet_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth --eval bbox

  ```

  如果你看如下输出,说明mmdetection安装成功:

```

loading annotations into memory...

  Done (t=0.01s)

  creating index...

index created!

[>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>] 5000/5000, 13.4 task/s, elapsed: 372s, ETA: 0s

writing results to results.pkl

  Starting evaluate bbox

  Loading and preparing results...

DONE (t=1.45s)

creating index...

  index created!

  Running per image evaluation...

Evaluate annotation type *bbox*

  DONE (t=35.08s).

  Accumulating evaluation results...

DONE (t=5.89s).

Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.385

  Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.587

  Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.415

  Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.223

  Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.418

  Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.502

  Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.314

Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.525

  Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.578

  Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.393

  Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.597

Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.695

  ```

5. 使用mmdetection

你可以通过以下命令使用mmdetection:

  ```

python3 tools/train.py configs/retinanet/retinanet_r50_fpn_1x_coco.py

```

  这将使用配置文件`configs/retinanet/retinanet_r50_fpn_1x_coco.py`中的参数进行口~碑~安~装~网。你可以在配置文件中修改参数以适应你的cosmo2c.com

总结

mmdetection是一个强大的标检测框架,它提供了许多预练模型和配置文件,可以帮助你快速构建和标检测模型原文www.cosmo2c.com。通过本教程,你可以了解mmdetection的安装和使用方来自www.cosmo2c.com

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标签:安装教程
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