深度学习环境搭建笔记(二)：mmdetection-CPU安装和训练

第一步：安装anaconda

参考教程：点击

第二步：安装虚拟环境

conda create --name openmmlab python=3.8
conda activate openmmlab
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第三步：安装torch和torchvision

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
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安装的版本为

第四步: 安装mmcv-full

下载地址：点击
如果是2.*以上的版本，则为mmcv。

pip install mmcv-2.0.1-cp38-cp38-win_amd64.whl
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第五步: 安装mmdetection

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -v -e .
# "-v" 指详细说明，或更多的输出
# "-e" 表示在可编辑模式下安装项目，因此对代码所做的任何本地修改都会生效，从而无需重新安装。
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到这里为止，环境的配置就完成了。

第六步：测试环境

mim download mmdet --config rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco --dest .
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下载将需要几秒钟或更长时间，这取决于你的网络环境。完成后，你会在当前文件夹中发现两个文件 rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco.py 和 rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco_20220902_112414-78e30dcc.pth。

如果你通过源码安装的 MMDetection，那么直接运行以下命令进行验证：

python demo/image_demo.py demo/demo.jpg rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco.py --weights rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco_20220902_112414-78e30dcc.pth --device cpu
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你会在当前文件夹中的 outputs/vis 文件夹中看到一个新的图像 demo.jpg，图像中包含有网络预测的检测框。

第七步：训练-目标检测

下载目标检测mmyolo：https://github.com/open-mmlab/mmyolo
这个里面的yolo系列更全

7.1 准备数据集

Cat 数据集是由 144 张图片组成的单类数据集（原始图片由 @RangeKing 提供，并由 @PeterH0323 清理），其中包含训练所需的注释信息。示例图像如下所示：
您可以通过以下命令直接下载并使用它：
python tools/misc/download_dataset.py --dataset-name cat --save-dir data/cat --unzip --delete
此数据集使用以下目录结构自动下载到 dir：data/cat

7.2 检查数据集

检查标签是否有问题

修改 tools/analysis_tools/browse_coco_json.py --img-dir ../misc/data/cat/images --ann-file ../misc/data/cat/annotations/annotations_all.json
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7.3 训练网络

以 YOLOv5 算法为例，考虑到用户的 GPU 内存有限，我们需要修改一些默认的训练参数，使其流畅运行。需要修改的关键参数如下：

• YOLOv5 是一种基于锚点的算法，不同的数据集需要自适应地计算合适的锚点
• 默认配置使用 8 个 GPU，每个 GPU 的批大小为 16 个。现在将其更改为批处理大小为 12 的单个 GPU。
• 默认训练周期为 300。将其更改为 40 纪元
• 鉴于数据集很小，我们选择使用固定的主干权重
• 原则上，当批量大小发生变化时，学习率应相应地线性缩放，但实际测量发现这不是必需的

在文件夹中创建一个配置文件（我们提供了这个配置供您直接使用），并将以下内容复制到配置文件中。yolov5_s-v61_fast_1xb12-40e_cat.pyconfigs/yolov5

_base_ = 'yolov5_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_coco.py'

data_root = 'misc/data/cat/'
class_name = ('cat', )
num_classes = len(class_name)
metainfo = dict(classes=class_name, palette=[(20, 220, 60)])

anchors = [
    [(68, 69), (154, 91), (143, 162)],  # P3/8
    [(242, 160), (189, 287), (391, 207)],  # P4/16
    [(353, 337), (539, 341), (443, 432)]  # P5/32
]

max_epochs = 40
train_batch_size_per_gpu = 12
train_num_workers = 4

load_from = 'https://download.openmmlab.com/mmyolo/v0/yolov5/yolov5_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_coco/yolov5_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_coco_20220918_084700-86e02187.pth'  # noqa

model = dict(
    backbone=dict(frozen_stages=4),
    bbox_head=dict(
        head_module=dict(num_classes=num_classes),
        prior_generator=dict(base_sizes=anchors)))

train_dataloader = dict(
    batch_size=train_batch_size_per_gpu,
    num_workers=train_num_workers,
    dataset=dict(
        data_root=data_root,
        metainfo=metainfo,
        ann_file='annotations/trainval.json',
        data_prefix=dict(img='images/')))

val_dataloader = dict(
    dataset=dict(
        metainfo=metainfo,
        data_root=data_root,
        ann_file='annotations/test.json',
        data_prefix=dict(img='images/')))

test_dataloader = val_dataloader

_base_.optim_wrapper.optimizer.batch_size_per_gpu = train_batch_size_per_gpu

val_evaluator = dict(ann_file=data_root + 'annotations/test.json')
test_evaluator = val_evaluator

default_hooks = dict(
    checkpoint=dict(interval=10, max_keep_ckpts=2, save_best='auto'),
    # The warmup_mim_iter parameter is critical.
    # The default value is 1000 which is not suitable for cat datasets.
    param_scheduler=dict(max_epochs=max_epochs, warmup_mim_iter=10),
    logger=dict(type='LoggerHook', interval=5))
train_cfg = dict(max_epochs=max_epochs, val_interval=10)
# visualizer = dict(vis_backends = [dict(type='LocalVisBackend'), dict(type='WandbVisBackend')]) # noqa
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然后修改tools/train.py。主要修改config就行了

    parser.add_argument('--config', default="../configs/yolov5/yolov5_s-v61_fast_1xb12-40e_cat.py", help='train config file path')

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报错需要安装pip install albumentations -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 和pip install prettytable -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装完运行后成功训练：