⭐️ 概述
MMDetection是OpenMMLab算法体系的一部分，OpenMMLab是一个国产的开源计算机视觉算法体系。
今天小编初次体验了MMDetection，怀着激动的心情，将这次体验记录下来。
⭐️ 准备工作
笔者的cuda版本是11.8
python环境中 pytorch 相关版本是：
torch 1.13.1
torchaudio 0.13.1
torchvision 0.14.1
安装 mmcv
pip install -U openmim
mim install mmcv==2.1.0
安装 mmdetection
新建一个目录，在该目录下执行：
git clone [email protected]:open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
注意，执行完上面的命令后，本步骤所建目录的子目录 mmdetection，即为 mmdetection 安装目录。
目前mmdetection的版本为 3.3.0。
⭐️ 开始使用
新建项目目录，该目录独立于 mmdetection 安装目录
项目目录结构如下：
其中demo.py 的内容如下
import os
import mmcv
from mmdet.apis import init_detector, inference_detector
from mmdet.visualization import DetLocalVisualizer
# mmdetection 安装目录，该值取决于你的安装环境
base_dir = 'xxx'
# 输入图片
in_img = 'demo1.jpg'
# in_img = 'demo2.jpg'
# 结果图片
out_img = 'out1.jpg'
# out_img = 'out2.jpg'
if __name__ == '__main__':
# 模型配置文件
config_file = os.path.join(base_dir, 'configs/faster_rcnn/faster-rcnn_r50_fpn_1x_coco.py')
# 模型 checkpoint 文件
# 下载地址: https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth
checkpoint_file = r'checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth'
# 构建模型
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')
# 测试单张图片
img = mmcv.imread(in_img)
# 利用模型对图片进行推理
result = inference_detector(model, img)
# 打印推理结果
print(result)
# 可视化推理结果并保存图片
visualizer = DetLocalVisualizer()
visualizer.add_datasample('detection', img, result, draw_pred=True, show=False, out_file=out_img)
base_dir一定要换成 mmdetection 安装目录，
我们准备利用Faster Rcnn 对两张图片进行推理，图片分别是
demo1.jpg
demo2.jpg
推理结果如下
效果感觉刚刚的
