目标检测MMDetection的安装与基础使用

Posted 2022-08-23 zstar-_

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了目标检测MMDetection的安装与基础使用相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

前言

MMDetection是商汤和港中文大学针对目标检测任务推出的一个开源工具包，统一标准化了很多前沿模型，为研究者复现代码提供了便利。本篇就来尝试安装一下MMDetection并简单跑一下官方的示例教程。

官方文档：https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/get_started.html
官方仓库：https://github.com/open-mmlab/mmdetection

MMDetection架构

首先安装之前，需要先简单了解一下MMDetection的架构，整体架构如下图所示[1]：

MMDetection的底层是使用PyTorch进行编写，再上一层是MMCV，这个工具包提供了一些通用工具类和训练，检测工具。
MMDetection仅仅是多个Codebases中的其中一个，除此之外，还有专用于图像分类的MMClassification，用于目标追踪的MMTracking等。

安装

有了项目的概念之后，我们就知道需要安装两个库：MMCV和MMDetection

和Pytorch和torchvision一样，这两个库的版本必须要对应，官网给出这张版本对应参考表。

这里官方提供了一个比较简介的方案，首先查看自己的cuda版本和pytorch版本，比如我的cuda版本是11.5，torch版本是1.11.0，那么可以这样进行快速安装mmcv：

pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu115/torch1.11.0/index.html

注：这样安装的是mmcv1.6.1版本，对照表似乎没及时进行更新。

稳妥起见，我直接访问https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu115/torch1.11.0/index.html下载mmcv_full-1.5.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl进行安装。

MMDetection安装很简单，查阅对照表，安装2.25.1版本即可。

pip install mmdet==2.25.1

安装完成之后，运行下面的程序进行检测。

# Check Pytorch installation
import torch, torchvision
print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())

# Check MMDetection installation
import mmdet
print(mmdet.__version__)

# Check mmcv installation
from mmcv.ops import get_compiling_cuda_version, get_compiler_version
print(get_compiling_cuda_version())
print(get_compiler_version())

输出：

1.11.0+cu115 True
2.25.1
11.5
MSVC 192930140

说明安装成功。

显示图片

在官方仓库的demo文件夹下，提供了三个示例教程，这里就跟着来跑一下。

首先需要将源码中的configs文件夹复制到测试工程路径下，这个文件夹包含了各种算法的结构。

使用mmcv.imread读取图片，并用matplotlib进行显示。

import mmcv
import matplotlib.pyplot as plt
import os

os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "TRUE"
img = mmcv.imread('kitti_tiny/training/image_2/000073.jpeg')
plt.figure(figsize=(15, 10))
plt.imshow(mmcv.bgr2rgb(img))
plt.show()

模型推理

第二个示例程序是加载模型进行推理。
首先需要根据官方教程指引，下载faster_rcnn的权重文件faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth，放置在checkpoints文件夹下。

from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result_pyplot

config_file = 'configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
checkpoint_file = 'checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth'
device = 'cuda:0'
# 初始化检测器
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device=device)
# 推理演示图像
img = 'img/demo.jpg'
result = inference_detector(model, img)
show_result_pyplot(model, img, result, score_thr=0.3)

加载模型主要通过init_detector这个函数，注意模型的config_file文件和模型权重必须对应。

运行之后，输出下图。

这里顺便对config_file文件进行一个解析：

configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py文件内容：

_base_ = './faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
model = dict(
    backbone=dict(
        norm_cfg=dict(requires_grad=False),
        norm_eval=True,
        style='caffe',
        init_cfg=dict(
            type='Pretrained',
            checkpoint='open-mmlab://detectron2/resnet50_caffe')))
# use caffe img_norm
img_norm_cfg = dict(
    mean=[103.530, 116.280, 123.675], std=[1.0, 1.0, 1.0], to_rgb=False)
train_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True),
    dict(
        type='Resize',
        img_scale=[(1333, 640), (1333, 672), (1333, 704), (1333, 736),
                   (1333, 768), (1333, 800)],
        multiscale_mode='value',
        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=(1333, 800),
        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(
    train=dict(pipeline=train_pipeline),
    val=dict(pipeline=test_pipeline),
    test=dict(pipeline=test_pipeline))

在MMDetection中，所有的参数都使用字典dict的形式构建。

先看主要模型model，这里指定了backbone的结构，init_cfg为默认参数，后续载入模型会将其进行覆盖。

后面是train_pipeline和test_pipeline，定义了数据预处理的各种方式。

最后看第一行的_base_，这里相当于引用了另一个文件./faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py的内容

./faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py

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

这个文件非常简单，直接调用了另外四个文件。

…/base/models/faster_rcnn_r50_fpn.py ：包含faster_rcnn的整体结构
…/base/datasets/coco_detection.py：包含数据集预处理策略，后面写的会将其进行覆盖
…/base/schedules/schedule_1x.py：包含学习率的调度策略
…/base/default_runtime.py：模型运行时通用策略

可以发现，MMDetection的文件加载方式是一层层读取和覆盖，这样就不需要重复写相同的内容，只需要注意后面需要修改的参数。

如果需要预览模型整体架构，可以运行下面的代码：

import mmcv
from mmcv.runner import load_checkpoint
from mmdet.models import build_detector

# Choose to use a config and initialize the detector
config = 'configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain_3x_coco.py'
# Setup a checkpoint file to load
checkpoint = 'checkpoints/faster_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain_3x_coco_20210526_095054-1f77628b.pth'

# Set the device to be used for evaluation
device = 'cuda:0'

# Load the config
config = mmcv.Config.fromfile(config)
# Set pretrained to be None since we do not need pretrained model here
config.model.pretrained = None

# Initialize the detector
model = build_detector(config.model)

# Load checkpoint
checkpoint = load_checkpoint(model, checkpoint, map_location=device)

# Set the classes of models for inference
model.CLASSES = checkpoint['meta']['CLASSES']

# We need to set the model's cfg for inference
model.cfg = config

# Convert the model to GPU
model.to(device)
# Convert the model into evaluation mode
model.eval()

print(model)

模型训练

第三个示例关于模型训练，使用的是kitti_tiny数据集

训练过程不做详解，各注释已写在代码中。

import copy
import os.path as osp

import mmcv
import numpy as np

from mmdet.datasets.builder import DATASETS
from mmdet.datasets.custom import CustomDataset
from mmcv import Config
from mmdet.apis import set_random_seed

from mmdet.datasets import build_dataset
from mmdet.models import build_detector
from mmdet.apis import train_detector

from mmdet.utils import get_device


@DATASETS.register_module()
class KittiTinyDataset(CustomDataset):
    CLASSES = ('Car', 'Pedestrian', 'Cyclist')

    def load_annotations(self, ann_file):
        cat2label = k: i for i, k in enumerate(self.CLASSES)
        # load image list from file
        image_list = mmcv.list_from_file(self.ann_file)

        data_infos = []
        # convert annotations to middle format
        for image_id in image_list:
            filename = f'self.img_prefix/image_id.jpeg'
            image = mmcv.imread(filename)
            height, width = image.shape[:2]

            data_info = dict(filename=f'image_id.jpeg', width=width, height=height)

            # load annotations
            label_prefix = self.img_prefix.replace('image_2', 'label_2')
            lines = mmcv.list_from_file(osp.join(label_prefix, f'image_id.txt'))

            content = [line.strip().split(' ') for line in lines]
            bbox_names = [x[0] for x in content]
            bboxes = [[float(info) for info in x[4:8]] for x in content]

            gt_bboxes = []
            gt_labels = []
            gt_bboxes_ignore = []
            gt_labels_ignore = []

            # filter 'DontCare'
            # 过滤不关心类别标签，需要筛选的类别在上面CLASSES中进行了指定
            for bbox_name, bbox in zip(bbox_names, bboxes):
                if bbox_name in cat2label:
                    gt_labels.append(cat2label[bbox_name])
                    gt_bboxes.append(bbox)
                else:
                    gt_labels_ignore.append(-1)
                    gt_bboxes_ignore.append(bbox)

            data_anno = dict(
                bboxes=np.array(gt_bboxes, dtype=np.float32).reshape(-1, 4),
                labels=np.array(gt_labels, dtype=np.int64),
                bboxes_ignore=np.array(gt_bboxes_ignore,
                                       dtype=np.float32).reshape(-1, 4),
                labels_ignore=np.array(gt_labels_ignore, dtype=np.int64))

            data_info.update(ann=data_anno)
            data_infos.append(data_info)

        return data_infos


# 加载配置文件
cfg = Config.fromfile('./configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain_1x_coco.py')
# 获取设备状态
cfg.device = get_device()
# 指定数据集类型，这里对应的是上面注册的KittiTinyDataset类
cfg.dataset_type = 'KittiTinyDataset'
cfg.data_root = 'kitti_tiny/'
# 测试
cfg.data.test.type = 'KittiTinyDataset'
cfg.data.test.data_root = 'kitti_tiny/'
cfg.data.test.ann_file = 'train.txt'  # 训练集索引
cfg.data.test.img_prefix = 'training/image_2'  # 图片文件夹
# 训练
cfg.data.train.type = 'KittiTinyDataset'
cfg.data.train.data_root = 'kitti_tiny/'
cfg.data.train.ann_file = 'train.txt'
cfg.data.train.img_prefix = 'training/image_2'
# 验证
cfg.data.val.type = 'KittiTinyDataset'
cfg.data.val.data_root = 'kitti_tiny/'
cfg.data.val.ann_file = 'val.txt'
cfg.data.val.img_prefix = 'training/image_2'

cfg.data.workers_per_gpu = 0  # 设置workers数量

cfg.model.roi_head.bbox_head.num_classes = 3

# 加载预训练权重
cfg.load_from = 'checkpoints/faster_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain_3x_coco_20210526_095054-1f77628b.pth'

# 输出模型/训练日志保存路径
cfg.work_dir = './tutorial_exps'

# 原始的预训练学习率0.02是在八卡GPU训练时设置的，只有单卡环境则需除以8
cfg.optimizer.lr = 0.02 / 8
cfg.lr_config.warmup = None
cfg.log_config.interval = 10

# 评估指标
cfg.evaluation.metric = 'mAP'
# 每12个epoch进行一次eval
cfg.evaluation.interval = 12
# 每12个epoch保存模型
cfg.checkpoint_config.interval = 12

# 设置随机种子/gpuid
cfg.seed = 0
set_random_seed(0, deterministic=False)
cfg.gpu_ids = range(1)

# 使用tensorboard
cfg.log_config.hooks = [
    dict(type='TextLoggerHook'),
    dict(type='TensorboardLoggerHook')]


# 构建数据集
datasets = [build_dataset(cfg.data.train)]
# 构建检测器
model = build_detector(cfg.model)
# 模型类别
model.CLASSES = datasets[0].CLASSES
# 创建输出路径，如果存在就跳过，不存在则创建文件夹
mmcv.mkdir_or_exist(osp.abspath(cfg.work_dir))
# 开始训练
train_detector(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True)