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原创文章，转载告知，盗版必究

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本人环境声明：

• 系统环境：Ubuntu18.04.1
• cuda版本：10.2.89
• cudnn版本：7.6.5
• torch版本：1.5.0
• torchvision版本：0.6.0
• mmcv版本：0.5.5
• 项目代码mmdetection v2.0.0，官网是在20200506正式发布的v2.0.0版本

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• 20200805 ——最新的mmdetection版本已经更新到：v2.3.0
• mmdetection2.3.0的环境安装参考：这篇博客

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环境搭建和项目代码下载时间：2020年5月26号，当前最新代码，版本是：v2.0.0

注意：
这个版本的代码文件结构上改动比较大，还有一些细节性的东西，我会在文中详细阐述！

mmdetection v2.0.0版本的主要重构和修改，如下（详细参考）：
1、速度更快：针对常见模型优化了训练和推理速度，将训练速度提高了30％，将推理速度提高了25％。更多模型细节请参考：model_zoo

2、性能更高：更改了一些默认的超参数而没有额外的费用，这导致大多数模型的性能得到提高。有关详细信息，请参阅兼容性

3、更多文档和教程：添加了许多文档和教程来帮助用户更轻松地入门，在这里阅读。

4、支持PyTorch 1.5：不再支持1.1和1.2，切换到一些新的API。

5、更好的配置系统：支持继承以减少配置的冗余。

6、更好的模块化设计：为了实现简单和灵活的目标，我们简化了封装过程，同时添加了更多其他可配置模块，例如BBoxCoder，IoUCalculator，OptimizerConstructor，RoIHead。标头中还包含目标计算，并且调用层次结构更简单。

7、支持新的方法：FSAF和PAFPN（部分PAFPN）。

MMDetection 1.x的训练方式与2.0版本不完全兼容，有关详细信息以及如何迁移到新版本，请参阅兼容性文档。

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数据声明：
这里我以：VOC2007数据集作为训练数据，主要是为了方便快捷的做一个POC的验证，同时节省数据标注的时间，文中会详细阐述如何自定义自己的数据集，和修改修改和数据集相关的位置。

VOC2007数据下载：

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1 mmdetection环境搭建

查看Cuda和cudnn的版本，参考
在Linux下查看cuda的版本：

cat /usr/local/cuda/version.txt

示例：

(mmdetection) zpp@estar-cvip:/HDD/zpp/shl/mmdetection$ cat /usr/local/cuda/version.txt
CUDA Version 10.2.89
(mmdetection) zpp@estar-cvip:/HDD/zpp/shl/mmdetection$

在Linux下查看cudnn的版本：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

示例：

(mmdetection) zpp@estar-cvip:/HDD/zpp/shl/mmdetection$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 6
#define CUDNN_PATCHLEVEL 5
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

#include "driver_types.h"
(mmdetection) zpp@estar-cvip:/HDD/zpp/shl/mmdetection$

如上，我的cudnn版本是：7.6.5

1.1 搭建虚拟环境

1、创建虚拟环境：

conda create -n mmdetection python=3.7

2、激活虚拟环境

conda acitvate mmdetection 或 source activate mmdetection

退出虚拟环境：

conda deactivate 或 source deactivate

注意：

在安装下面的环境的时候，一定要确保自己在虚拟环境中，不要退出来

1.2 安装必要的库包

安装torch、torchvision、mmcv库包

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch==1.5.0 torchvision==0.6.0 mmcv==0.5.5

我安装的版本：

torch==1.5.0
torchvision==0.6.0
mmcv==0.5.5
Cython==0.29.16

注意：
如果下载经常中断，建议先把torch的.whl库包文件下载下来，然后使用pip intall torch_xxxx.whl进行安装

torch1.5.0下载地址：点我-》带你去https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/76/58/668ffb25215b3f8231a550a227be7f905f514859c70a65ca59d28f9b7f60/torch-1.5.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl

1.3 下载mmdetection

1、克隆mmdetection到本地

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

如果git clone下载的速度太慢，可以使用github的镜像进行下载，如下：

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

2、进入到项目目录中

cd mmdetection

1.4 安装mmdetection依赖和编译mmdetection

1.4.1 安装mmdetection依赖

• 安装依赖的库，同时会检查一些库包的版本是否符合

pip install -r requirements/build.txt

mmdetection/requirements.txt定义的内容：

-r requirements/build.txt
-r requirements/optional.txt
-r requirements/runtime.txt
-r requirements/tests.txt

可看到，一共有四个安装依赖文件：build.txt, optional.txt, runtime.txt, tests.txt，四个依赖文件中定义的内容如下：

# build.txt
# These must be installed before building mmdetection
numpy
torch>=1.3

####################################################
# optional.txt
albumentations>=0.3.2
cityscapesscripts
imagecorruptions

##################################################
# runtime.txt
matplotlib
mmcv>=0.5.1
numpy
# need older pillow until torchvision is fixed
Pillow<=6.2.2
six
terminaltables
torch>=1.3
torchvision

##################################################
# tests.txt
asynctest
codecov
flake8
isort
# Note: used for kwarray.group_items, this may be ported to mmcv in the future.
kwarray
pytest
pytest-cov
pytest-runner
ubelt
xdoctest >= 0.10.0
yapf

会安装一些没有的依赖库，同时会检查安装依赖库的版本是否符合要求。

1.4.2 安装cocoapi

• 安装库包cocoapi

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

如果下载不下来，或者下载的特别慢，同上面一样使用github镜像，如下：

或： pip install "git+https://github.com.cnpmjs.org/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI"

注意：

如果你克隆下载的时候出现：Couldn't find host github.com in the .netrc file; using defaults信息，然后就一直卡着不动了，你就使用github镜像下载

1.4.3 编译mmdetection环境

在运行下面的编译命令之前，现在.bashrc把cuda-10.2添加到环境变量中
1、添加环境变量

vi ~/.bashrc

添加内容如下：

export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

2、让环境变量生效

source ~/.bashrc

3、编译mmdetection

python setup.py develop或pip install -v -e .

正确编译的结果如下：

注意1：

如果你在编译的过程如下报错：error: command 'usr/bin/nvcc' failed with exit status 1，记得按照是上面的方式添加把cuda添加到环境变量中即可

注意2：

如果后面你在执行训练或测试命令时，报错：ModuleNotFoundError: No module named 'mmdet'，这也是由于没有正确编译导致的错误。

注意3：
最好使用python setup.py develop进行编译，我使用pip install -v -e . 进行编译的时候，报mmcv版本错误！

2 准备自己的数据集

2.1 数据标注

数据标注工具使用LabelImg，然后把所有的数据都标注成VOC数据格式，关于如何LabelImg工具如何使用，请参考我的博客：LabelImg教程详细使用

• 所有的数据图片放在：JPEGImage文件夹
• 所有的数据图片的标签文件放在：Annotation文件夹

2.2 数据划分与存放

2.2.1 VOC2007数据集说明

VOC数据集共包含：训练集（5011幅），测试集（4952幅），共计9963幅图，共包含20个种类。

类别	训练数量	测试集数量
aeroplane	238	204
bicycle	243	239
bird	330	282
boat	181	172
bottle	244	212
bus	186	174
car	713	721
cat	337	322
chair	445	417
cow	141	127
diningtable	200	190
dog	421	418
horse	287	274
motorbike	245	222
person	2008	2007
pottedplant	245	224
sheep	96	97
sofa	229	223
train	261	259
tvmonitor	256	229

更多VOC数据集介绍，可以参考

2.2.2 VOC2007数据集划分与存放

数据集存放在如下机构中：

• 所有的数据标签存放在：./data/VOCdevkit/VOC2007/Annotations
• 所有的图片数据存放在：./data/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImage

./data
└── VOCdevkit
    └── VOC2007
        ├── Annotations  # 标注的VOC格式的xml标签文件
        ├── JPEGImages   # 数据集图片
        ├── ImageSet
        │     └── Main
		│ 	     ├── test.txt   # 划分的测试集
		│ 	     ├── train.txt   # 划分的训练集
		│        ├── trainval.txt
		│        └── val.txt   # 划分的验证集
        ├── cal_txt_data_num.py  # 用于统计text.txt、train.txt等数据集的个数
        └── split_dataset.py  # 数据集划分脚本

1、数据集的划分，使用：split_dataset.py脚本

脚本内容：

import os
import random

trainval_percent = 0.8
train_percent = 0.8
xmlfilepath = 'Annotations'
txtsavepath = 'ImageSets\Main'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)

num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list, tv)
train = random.sample(trainval, tr)

ftrainval = open('ImageSets/Main/trainval.txt', 'w')
ftest = open('ImageSets/Main/test.txt', 'w')
ftrain = open('ImageSets/Main/train.txt', 'w')
fval = open('ImageSets/Main/val.txt', 'w')

for i in list:
    name = total_xml[i][:-4] + '\n'
    if i in trainval:
        ftrainval.write(name)
        if i in train:
            ftrain.write(name)
        else:
            fval.write(name)
    else:
        ftest.write(name)

ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest.close()

执行完该脚本后，会在./data/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main目录下，生成四个txt文件：

• train.txt
• trainval.txt
• test.txt
• val.txt

每个txt文件中存储的都是图片的名字（不含图片名字的后缀.jpg），例如：trian.txt中的内容如下：

000005
000007
000016
000019
000020
000021
000024
000046
000052
...

当然你也可以把数据放到其他目录，然后使用软连接的形式连接到./mmdetection/data目录下()：

ln -s /HDD/VOCdevkit ./data # 就是把实体目录VOCdevkit做一个链接放到 ./data目录下

2、统计划分数据集数据的个数，使用：cal_txt_data_num.py脚本

脚本内容：

import sys
import os

# 计算txt中有多少个数据，即有多上行

names_txt = os.listdir('./ImageSets/Main')
#print(names_txt)
for name_txt in names_txt:
    with open(os.path.join('./ImageSets/Main', name_txt)) as f:
        lines = f.readlines()
        print(('文件 %s'%name_txt).ljust(35) + ("共有数据：%d个"%len(lines)).ljust(50))

执行结果，如下（显示了我数据集的划分情况）：

文件 test.txt                        共有数据：1003个
文件 val.txt                         共有数据：802个
文件 train.txt                       共有数据：3206个
文件 trainval.txt                    共有数据：4008个

当然你也可以用coco格式数据集，但是需要把labelImg标注的xml标签转化一下（参考1， 参考2 格式转换）

至此，数据集的准备工作已经全部完成

3 训练自己的数据集

在数据进行训练前，需要先进行一些配置文件的修改工作

3.1 修改配置文件

3.1.1 修改模型配置文件

修改：./mmdetection/configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py

faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py脚本内容的原始内容

_base_ = [
    '../_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py',
    '../_base_/datasets/coco_detection.py',
    '../_base_/schedules/schedule_1x.py', '../_base_/default_runtime.py'
]

faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py脚本内容的修改如下（使用VOC数据格式）

_base_ = [
    '../_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py',
    '../_base_/datasets/voc0712.py',
    '../_base_/schedules/schedule_1x.py', '../_base_/default_runtime.py'
]

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之前是把模型的配置文件，和模型结构都是定义到faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py这种脚本文件中，最近mmdetection项目代码更新，只不过是做了更好的封装，把这文件进行了拆分，放到了mmdetection/configs/_base_ 目录下，所以要有些内容就要到_base_目录下的文件中进行修改，_base_目录结构如下：

_base_/
├── datasets  # 定义数据路径等信息
│   ├── cityscapes_detection.py
│   ├── cityscapes_instance.py
│   ├── coco_detection.py
│   ├── coco_instance.py
│   ├── coco_instance_semantic.py
│   ├── voc0712.py
│   └── wider_face.py
├── default_runtime.py
├── models  # 定义模型的配置信息
│   ├── cascade_mask_rcnn_r50_fpn.py
│   ├── cascade_rcnn_r50_fpn.py
│   ├── faster_rcnn_r50_caffe_c4.py
│   ├── faster_rcnn_r50_fpn.py
│   ├── fast_rcnn_r50_fpn.py
│   ├── mask_rcnn_r50_caffe_c4.py
│   ├── mask_rcnn_r50_fpn.py
│   ├── retinanet_r50_fpn.py
│   ├── rpn_r50_caffe_c4.py
│   ├── rpn_r50_fpn.py
│   └── ssd300.py
└── schedules  # 定义训练策略信息
    ├── schedule_1x.py
    ├── schedule_20e.py
    └── schedule_2x.py

• ../_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py：定义模型文件
  如果你想使用
• ../_base_/datasets/coco_detection.py：定义训练数据路径等
• ../_base_/schedules/schedule_1x.py：定义学习策略，例如leaning_rate、epoch等
• ../_base_/default_runtime.py：定义一些日志等其他信息

3.1.2 修改训练数据的配置文件

修改：./mmdetection/configs/_base_/datasets/voc712.py

因为我们使用的是VOC2007数据，因此只要把其中含有VOC2012路径注释即可，修改后的内容如下：

# dataset settings
dataset_type = 'VOCDataset'
data_root = 'data/VOCdevkit/'
img_norm_cfg = dict(
    mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True)
train_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True),
    dict(type='Resize', img_scale=(1000, 600), keep_ratio=True),
    dict(type='RandomFlip', flip_ratio=0.5),
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
    dict(type='Pad', size_divisor=32),
    dict(type='DefaultFormatBundle'),
    dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels']),
]
test_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(
        type='MultiScaleFlipAug',
        img_scale=(1000, 600),
        flip=False,
        transforms=[
            dict(type='Resize', keep_ratio=True),
            dict(type='RandomFlip'),
            dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
            dict(type='Pad', size_divisor=32),
            dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
            dict(type='Collect', keys=['img']),
        ])
]
data = dict(
    samples_per_gpu=2,
    workers_per_gpu=2,
    train=dict(
        type='RepeatDataset',
        times=3,
        # dataset=dict(
        #     type=dataset_type,
        #     ann_file=[
        #         data_root + 'VOC2007/ImageSets/Main/trainval.txt',
        #         data_root + 'VOC2012/ImageSets/Main/trainval.txt'
        #     ],
        #     img_prefix=[data_root + 'VOC2007/', data_root + 'VOC2012/'],
        #     pipeline=train_pipeline)),
        # 把含有VOC2012的路径去掉
        dataset=dict(
            type=dataset_type,
            ann_file=[
                data_root + 'VOC2007/ImageSets/Main/trainval.txt',
            ],
            img_prefix=[data_root + 'VOC2007/'],
            pipeline=train_pipeline)),
    val=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=data_root + 'VOC2007/ImageSets/Main/test.txt',
        img_prefix=data_root + 'VOC2007/',
        pipeline=test_pipeline),
    test=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=data_root + 'VOC2007/ImageSets/Main/test.txt',
        img_prefix=data_root + 'VOC2007/',
        pipeline=test_pipeline))
evaluation = dict(interval=1, metric='mAP')

3.1.3 修改模型文件中的类别个数

修改：./mmdetection/configs/_base_/models/faster_rcnn_r50_fpn.py

因为这里使用的是VOC2007数据集，一共有20个类别，因此这里把``faster_rcnn_r50_fpn.py第46行的num_classes`的值改为20，根据自己的分类的个数，有多少类就改成多少，修改完如下所示：

model = dict(
    type='FasterRCNN',
    pretrained='torchvision://resnet50',
    backbone=dict(
        type='ResNet',
        depth=50,
        num_stages=4,
        out_indices=(0, 1, 2, 3),
        frozen_stages=1,
        norm_cfg=dict(type='BN', requires_grad=True),
        norm_eval=True,
        style='pytorch'),
    neck=dict(
        type='FPN',
        in_channels=[256, 512, 1024, 2048],
        out_channels=256,
        num_outs=5),
    rpn_head=dict(
        type='RPNHead',
        in_channels=256,
        feat_channels=256,
        anchor_generator=dict(
            type='AnchorGenerator',
            scales=[8],
            ratios=[0.5, 1.0, 2.0],
            strides=[4, 8, 16, 32, 64]),
        bbox_coder=dict(
            type='DeltaXYWHBBoxCoder',
            target_means=[.0, .0, .0, .0],
            target_stds=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0]),
        loss_cls=dict(
            type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=True, loss_weight=1.0),
        loss_bbox=dict(type='L1Loss', loss_weight=1.0)),
    roi_head=dict(
        type='StandardRoIHead',
        bbox_roi_extractor=dict(
            type='SingleRoIExtractor',
            roi_layer=dict(type='RoIAlign', out_size=7, sample_num=0),
            out_channels=256,
            featmap_strides=[4, 8, 16, 32]),
        bbox_head=dict(
            type='Shared2FCBBoxHead',
            in_channels=256,
            fc_out_channels=1024,
            roi_feat_size=7,
            num_classes=20,     # 把类别个数改成自己数据集的类别，如果是voc2007数据集就改成20
            bbox_coder=dict(
                type='DeltaXYWHBBoxCoder',
                target_means=[0., 0., 0., 0.],
                target_stds=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2]),
            reg_class_agnostic=False,
            loss_cls=dict(
                type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=1.0),
            loss_bbox=dict(type='L1Loss', loss_weight=1.0))))
# model training and testing settings
train_cfg = dict(
    rpn=dict(
        assigner=dict(
            type='MaxIoUAssigner',
            pos_iou_thr=0.7,
            neg_iou_thr=0.3,
            min_pos_iou=0.3,
            match_low_quality=True,
            ignore_iof_thr=-1),
        sampler=dict(
            type='RandomSampler',
            num=256,
            pos_fraction=0.5,
            neg_pos_ub=-1,
            add_gt_as_proposals=False),
        allowed_border=-1,
        pos_weight=-1,
        debug=False),
    rpn_proposal=dict(
        nms_across_levels=False,
        nms_pre=2000,
        nms_post=1000,
        max_num=1000,
        nms_thr=0.7,
        min_bbox_size=0),
    rcnn=dict(
        assigner=dict(
            type='MaxIoUAssigner',
            pos_iou_thr=0.5,
            neg_iou_thr=0.5,
            min_pos_iou=0.5,
            match_low_quality=False,
            ignore_iof_thr=-1),
        sampler=dict(
            type='RandomSampler',
            num=512,
            pos_fraction=0.25,
            neg_pos_ub=-1,
            add_gt_as_proposals=True),
        pos_weight=-1,
        debug=False))
test_cfg = dict(
    rpn=dict(
        nms_across_levels=False,
        nms_pre=1000,
        nms_post=1000,
        max_num=1000,
        nms_thr=0.7,
        min_bbox_size=0),
    rcnn=dict(
        score_thr=0.05, nms=dict(type='nms', iou_thr=0.5), max_per_img=100)
    # soft-nms is also supported for rcnn testing
    # e.g., nms=dict(type='soft_nms', iou_thr=0.5, min_score=0.05)
)

注意：

之前的代码版本是，num_classes改成类别+1，也就把背景也算作一类，在mmdetection V2.0.0版本，背景不在作为一类，因此不用再加1，有多少个类别就写多少

3.1.4 修改测试时的标签类别文件

修改：./mmdetection/mmdet/core/evaluation/class_names.py

修改mmdetection/mmdet/core/evaluation/class_names.py下的class_names.py中的voc_classes，将 其改为要训练的数据集的类别名称。如果不改的话，最后测试的结果的名称还会是’aeroplane’, ‘bicycle’, ‘bird’, ‘boat’,…这些。因为我使用的是voc2007因此可以不做改动，你可以根据自己的类别进行修改：

def voc_classes():
    return [
        'aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat', 'bottle', 'bus', 'car', 'cat',
        'chair', 'cow', 'diningtable', 'dog', 'horse', 'motorbike', 'person',
        'pottedplant', 'sheep', 'sofa', 'train', 'tvmonitor'
    ]

注意：
如果只有一个类别，需要加上一个逗号，否则将会报错，例如只有一个类别，如下：

def voc_classes():
    return ['aeroplane', ]

3.1.5 修改voc.py文件

修改：mmdetection/mmdet/datasets/voc.py

修改mmdetection/mmdet/datasets/voc.py下的voc.py中的CLASSES，将 其改为要训练的数据集的类别名称。如果不改的话，最后测试的结果的名称还会是’aeroplane’, ‘bicycle’, ‘bird’, ‘boat’,…这些。因为我使用的是voc2007因此可以不做改动，你可以根据自己的类别进行修改：

class VOCDataset(XMLDataset):

    CLASSES = ('aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat', 'bottle', 'bus', 'car',
               'cat', 'chair', 'cow', 'diningtable', 'dog', 'horse',
               'motorbike', 'person', 'pottedplant', 'sheep', 'sofa', 'train',
               'tvmonitor')

注意：
如果只有一个类别，需要加上一个逗号，否则将会报错，例如只有一个类别，如下：

class VOCDataset(XMLDataset):

    CLASSES = ('aeroplane', )

提示错误：
1、IndentationError: unexpected indent
2、FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/tmp/tmp32p_rtz7/tmp6f4slg8x.py'

从上面看提示了两个错误，我一开始关注的是第二个错误，然后就没有找到错误的原因，后面看到上面还有一个错误：IndentationError: unexpected indent，这种错误一般是由于空格和Tab空格混用导致的，看错误上面的dataset=dict(可以定位到这个错误的位置，然后进行修改。

因此建议，在vi编辑器中全部使用空格键进行缩进，最好是在编辑器中，例如Pycharm中改好在再替换，一般不会出现这种错误。

到此为止，环境的搭建、数据的准备、配置文件的修改已经全部准备完毕，下面就让我们开始训练吧

3.2 开始训练模型

3.2.1 快速开始训练

关于多GPU训练，请参考：这篇博客

1、训练命令：

python python tools/train.py ./configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py

我是在VOC2007数据集上，2080Ti（11G显存，实际使用显存大概4G）的显卡上训练12epoch，训练时间3个小时

结果信息：

+-------------+-----+------+--------+-------+
| class       | gts | dets | recall | ap    |
+-------------+-----+------+--------+-------+
| aeroplane   | 48  | 113  | 0.708  | 0.646 |
| bicycle     | 74  | 145  | 0.824  | 0.773 |
| bird        | 89  | 205  | 0.640  | 0.524 |
| boat        | 75  | 175  | 0.587  | 0.464 |
| bottle      | 99  | 171  | 0.545  | 0.418 |
| bus         | 41  | 111  | 0.732  | 0.573 |
| car         | 247 | 370  | 0.854  | 0.799 |
| cat         | 84  | 198  | 0.869  | 0.735 |
| chair       | 181 | 355  | 0.470  | 0.359 |
| cow         | 53  | 174  | 0.849  | 0.577 |
| diningtable | 33  | 158  | 0.818  | 0.547 |
| dog         | 99  | 352  | 0.919  | 0.739 |
| horse       | 76  | 213  | 0.868  | 0.762 |
| motorbike   | 74  | 182  | 0.905  | 0.813 |
| person      | 881 | 1477 | 0.829  | 0.757 |
| pottedplant | 127 | 187  | 0.425  | 0.323 |
| sheep       | 76  | 153  | 0.579  | 0.491 |
| sofa        | 48  | 214  | 0.833  | 0.547 |
| train       | 54  | 140  | 0.759  | 0.673 |
| tvmonitor   | 58  | 117  | 0.690  | 0.582 |
+-------------+-----+------+--------+-------+
| mAP         |     |      |        | 0.605 |
+-------------+-----+------+--------+-------+
2020-05-27 14:09:53,057 - mmdet - INFO - Epoch [12][6013/6013]  lr: 0.00020, mAP: 0.6050

2、训练完成在工作目录下生成模型文件和日志文件

训练完成之后，训练的模型文件和日志文件等会被保存在./mmdetection/work_dir目录下（work_dir目录不指定会自动创建，也可以用参数--work-dir自己指定）：

work_dirs/
└── faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco
    ├── 20200527_105051.log
    ├── 20200527_105051.log.json
    ├── epoch_10.pth
    ├── epoch_11.pth
    ├── epoch_12.pth
    ├── epoch_1.pth
    ├── epoch_2.pth
    ├── epoch_3.pth
    ├── epoch_4.pth
    ├── epoch_5.pth
    ├── epoch_6.pth
    ├── epoch_7.pth
    ├── epoch_8.pth
    ├── epoch_9.pth
    ├── latest.pth -> epoch_12.pth
    └── faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py  # 把之前的列表中的三个文件的代码都写到这个文件中

从上面生成的文件可以看出：每训练完一轮都会保存一个epoch_x.pth模型，最新的也是最终的模型会被保存为latest.pth，同时会生成两个日志文件：

• 20200527_105051.log 日志内容就是训练时输出的信息：
  
• 20200527_105051.log.json 日志内容是训练过程中的损失、学习率、精度等信息，主要是为了数据可视化展示，方便调试：
  

注意1：
在训练的过程中程序终止，报错：IndexError: list index out of range
，这个错误是由于类别（num_classes）没有修改导致的，同时类别的修改也发生变化，现在的类别已经不包括背景（background）

注意2：
这次我使用的是自己的数据集进行训练，一共两类：

• hard_hat
• other

训练的时候没有报错，但是出现异常，所有的训练损失都变成了0，每一轮的label也不是自己设置的label，而变成了VOC的label，这个问题是因为少了一个逗号，我也不知道为什么会因为一个逗号而引发一场血案：在/mmdetection/configs/_base_/datasets/voc0712.py中的'VOC2007/ImageSets/Main/trainval.txt'后的逗号一定要加上，否则会报同样的错误。

异常信息：

问题解决： 把后面的逗号补上

dataset=dict(
            type=dataset_type,
            ann_file=[
                data_root + 'VOC2007/ImageSets/Main/trainval.txt', ],
            img_prefix=[data_root + 'VOC2007/'],

3.2.2 训练命令中的指定参数

训练命令：

python python tools/train.py ./configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py

• --work-dir：指定训练保存模型和日志的路径
• --resume-from：从预训练模型chenkpoint中恢复训练
• --no-validate：训练期间不评估checkpoint
• --gpus：指定训练使用GPU的数量（仅适用非分布式训练）
• --gpu-ids： 指定使用哪一块GPU（仅适用非分布式训练）
• --seed：随机种子
• --deterministic：是否为CUDNN后端设置确定性选项
• --options： arguments in dict
• --launcher： {none,pytorch,slurm,mpi} job launcher
• --local_rank： LOCAL_RANK
• --autoscale-lr： automatically scale lr with the number of gpus

加其他参数的训练命令：

1、自己指定模型保存路径

python python tools/train.py ./configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py --work-dir my_faster

2、指定GPU数量

python python tools/train.py ./configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py --gpus 1 --no-validate --work-dir my_faster

3.3 在自己的预训练模型上进行测试

3.3.1 测试命令1，使用测试脚本test.py

测试命令

tools/test.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py ./work_dirs/my_faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/latest.pth --out ./result.pkl

• configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py：是模型文件
• ./work_dirs/my_faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/latest.pth：是我们自己训练保存的模型
• ./result.pkl：生成一个result.pkl文件，大小1.2M，该文件中会保存各个类别对应的信息，用于计算AP

如下是我测试的结果显示（test.txt 测试集图片有1003张）：

(mmdetection) zpp@estar-cvip:/HDD/zpp/shl/mmdetection$ python tools/test.py configs/faster_rcnn/my_faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py ./work_dirs/my_faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/latest.pth --out ./result.pkl
[>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>] 1003/1003, 7.5 task/s, elapsed: 134s, ETA:     0s
writing results to ./result.pkl

测试的其他参数：

MMDet test (and eval) a model

positional arguments:
  config                test config file path
  checkpoint            checkpoint file

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --out OUT             output result file in pickle format
  --fuse-conv-bn        Whether to fuse conv and bn, this will slightly
                        increasethe inference speed
  --format-only         Format the output results without perform evaluation.
                        It isuseful when you want to format the result to a
                        specific format and submit it to the test server
  --eval EVAL [EVAL ...]
                        evaluation metrics, which depends on the dataset,
                        e.g., "bbox", "segm", "proposal" for COCO, and "mAP",
                        "recall" for PASCAL VOC
  --show                show results
  --show-dir SHOW_DIR   directory where painted images will be saved
  --show-score-thr SHOW_SCORE_THR
                        score threshold (default: 0.3)
  --gpu-collect         whether to use gpu to collect results.
  --tmpdir TMPDIR       tmp directory used for collecting results from
                        multiple workers, available when gpu-collect is not
                        specified
  --options OPTIONS [OPTIONS ...]
                        arguments in dict
  --launcher {none,pytorch,slurm,mpi}
                        job launcher
  --local_rank LOCAL_RANK

使用--show-dir 参数，可以把测试的检测图片检测结果保存到指定文件夹中，如下命令：

python tools/test.py ./configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py ./work_dirs_hat_faster_rcnn/latest.pth --out ./result.pkl --show-dir test_hat_result

生成的测试结果图片会被保存到test_hat_result/JPEGImages文件夹下，部分测试结果如下：

3.3.2 测试命令2，使用测试脚本test_robustness.py

测试命令：

python tools/test_robustness.py ./configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py ./work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/latest.pth --out ./result2.pkl

如下是我测试的结果显示（test.txt 测试集图片有1003张）：

(mmdetection) zpp@estar-cvip:/HDD/zpp/shl/mmdetection$ python tools/test_robustness.py ./configs/faster_rcnn/my_faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py ./work_dirs/my_faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/latest.pth --out ./result2.pkl

Testing gaussian_noise at severity 0
[>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>] 1003/1003, 7.6 task/s, elapsed: 132s, ETA:     0s
Testing gaussian_noise at severity 1
[>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>] 1003/1003, 7.6 task/s, elapsed: 132s, ETA:     0s

test_robustness.py有很多其他的参数，如下：

positional arguments:
  config                test config file path
  checkpoint            checkpoint file

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --out OUT             output result file
  --corruptions {all,benchmark,noise,blur,weather,digital,holdout,None,gaussian_noise,shot_noise,impulse_noise,defocus_blur,glass_blur,motion_blur,zoom_blur,snow,frost,fog,brightness,contrast,elastic_transform,pixelate,jpeg_compression,speckle_noise,gaussian_blur,spatter,saturate} [{all,benchmark,noise,blur,weather,digital,holdout,None,gaussian_noise,shot_noise,impulse_noise,defocus_blur,glass_blur,motion_blur,zoom_blur,snow,frost,fog,brightness,contrast,elastic_transform,pixelate,jpeg_compression,speckle_noise,gaussian_blur,spatter,saturate} ...]
                        corruptions
  --severities SEVERITIES [SEVERITIES ...]
                        corruption severity levels
  --eval {proposal,proposal_fast,bbox,segm,keypoints} [{proposal,proposal_fast,bbox,segm,keypoints} ...]
                        eval types
  --iou-thr IOU_THR     IoU threshold for pascal voc evaluation
  --summaries SUMMARIES
                        Print summaries for every corruption and severity
  --workers WORKERS     workers per gpu
  --show                show results
  --tmpdir TMPDIR       tmp dir for writing some results
  --seed SEED           random seed
  --launcher {none,pytorch,slurm,mpi}
                        job launcher
  --local_rank LOCAL_RANK
  --final-prints {P,mPC,rPC} [{P,mPC,rPC} ...]
                        corruption benchmark metric to print at the end
  --final-prints-aggregate {all,benchmark}
                        aggregate all results or only those for benchmark
                        corruptions

3.3.3 计算类别的AP

之前计算AP的命令为（参考）：python tools/voc_eval.py results.pkl ./configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py，在mmdetection v1.0.0的版本中还有voc_eval.py这个测试脚本，但是在mmdetection v2.0.0已经取消这个脚本，然后集成都了robustness_eval.py这个脚本中

1、新的计算AP脚本
因此，使用robustness_eval.py脚本计算AP的命令如下：

python tools/robustness_eval.py ./result.pkl --dataset voc --metric AP

2、继续使用之前的脚本计算AP
此时你可以在./tools下新建一个my_voc_eval.py脚本，脚本如下：

'''
项目名称：计算AP
创建时间：20200528
'''

__Author__ = "Shliang"
__Email__ = "shliang0603@gmail.com"


from argparse import ArgumentParser

import mmcv

from mmdet import datasets
from mmdet.core import eval_map


def voc_eval(result_file, dataset, iou_thr=0.5, nproc=4):
    det_results = mmcv.load(result_file)
    annotations = [dataset.get_ann_info(i) for i in range(len(dataset))]
    if hasattr(dataset, 'year') and dataset.year == 2007:
        dataset_name = 'voc07'
    else:
        dataset_name = dataset.CLASSES
    eval_map(
        det_results,
        annotations,
        scale_ranges=None,
        iou_thr=iou_thr,
        dataset=dataset_name,
        logger='print',
        nproc=nproc)


def main():
    parser = ArgumentParser(description='VOC Evaluation')
    parser.add_argument('result', help='result file path')
    parser.add_argument('config', help='config file path')
    parser.add_argument(
        '--iou-thr',
        type=float,
        default=0.5,
        help='IoU threshold for evaluation')
    parser.add_argument(
        '--nproc',
        type=int,
        default=4,
        help='Processes to be used for computing mAP')
    args = parser.parse_args()
    cfg = mmcv.Config.fromfile(args.config)
    test_dataset = mmcv.runner.obj_from_dict(cfg.data.test, datasets)
    voc_eval(args.result, test_dataset, args.iou_thr, args.nproc)


if __name__ == '__main__':
    main()

输入计算AP的命令：

python tools/my_voc_eval.py ./result.pkl ./configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py

运行结果：

3.4 用自己训练的模型在图片和视频上做测试

3.4.1 用自己训练的模型在图片上做测试

测试的脚本为：./mmdetection/demo/image_demo.py

from argparse import ArgumentParser

from mmdet.apis import inference_detector, init_detector, show_result_pyplot


def main():
    parser = ArgumentParser()
    parser.add_argument('img', help='Image file')
    parser.add_argument('config', help='Config file')
    parser.add_argument('checkpoint', help='Checkpoint file')
    parser.add_argument(
        '--device', default='cuda:0', help='Device used for inference')
    parser.add_argument(
        '--score-thr', type=float, default=0.3, help='bbox score threshold')
    args = parser.parse_args()

    # build the model from a config file and a checkpoint file
    model = init_detector(args.config, args.checkpoint, device=args.device)
    # test a single image
    result = inference_detector(model, args.img)
    # show the results
    show_result_pyplot(model, args.img, result, score_thr=args.score_thr)


if __name__ == '__main__':
    main()

然后在命令行中输入命令进行测试：

python image_demo.py ../test.jpg ../configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py ../work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/latest.pth

原图：

下面是我做的其他检测任务的一些检测效果：

3.4.2 用自己训练的模型在视频上做测试

3.5 训练结果可视化，以及训练时间计算

3.5.1 可视化训练的loss结果

1、可视化命令：

python tools/analyze_logs.py plot_curve ./1_work_dir_gfl_hat_hair_beard/20200805_154359.log.json --keys loss_cls loss_ bbox loss_dfl --out ./plot_result/1_gfl_hat_hair_beard

2、可视化命令参数介绍：

• plot_curve：该参数后跟的是训练保存的json文件
• --keys：后面跟的是要绘制的损失关键字，可以跟多个值
• --out：后面跟的是绘制保存的结果，可以保存成png图片，也可以保存成pdf

3、绘图的结果：

3.5.2 计算训练的时间

计算训练时间的命令：

python tools/analyze_logs.py cal_train_time ./1_work_dir_gfl_hat_hair_beard/20200805_154359.log.json

参考1： # 内容比较详细
参考2：https://blog.csdn.net/syysyf99/article/details/96574325
参考3：https://blog.csdn.net/weicao1990/article/details/93484603

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