mmdetection mask-rcnn 训练步骤

mmdetection mask-rcnn 训练步骤

1、准备数据集,coco标注格式


2、修改匹配的训练参数文件
configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py
这里配置了模型文件,数据配置文件以及调度设置等

configs/base/datasets/coco_instance.py
修改data_root,train、val、test的ann_file、img_prefix、img_scale
configus/base/models/mask_rcnn_r50_fpn.py修改num_class为实际分类数
修改mmdet/datasets/coco.py中的CLASSES为目标的名称列表

3、训练
python tools/train.py configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py
4、测试
python tools/test.py work_dirs/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py work_dirs/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco/latest.pth --eval bbox --show-dir work_dirs/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco/test_result --show-score-thr=0.9

5.显示训练时的参数

python tools/analyze_logs.py  plot_curve work_dirs/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco/20201120_113158.log.json  --keys=acc

python tools/analyze_logs.py  plot_curve work_dirs/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco/20201120_113158.log.json --keys loss_cls --legend loss_cls

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