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MMdetection 是由商汤科技和香港中文大学开源的基于 PyTorch 的深度学习目标检测工具箱，支持包括 Faster-RCNN、Mask-RCNN、Fast-RCNN 在内的主流目标检测框架，同时还扩展了 Cascade-RCNN、SSD 等多种框架。作为目标检测领域的实用工具，它为研究人员和开发者提供了灵活的接口和强大的功能支持。

系统环境要求

MMdetection 的安装和运行主要依赖以下环境：

• 操作系统：建议使用 Ubuntu 18.04 或更高版本。
• GPU़ता：支持 NVIDIA 牛驰显卡，可使用 CUDA 9.0 或更高版本。
• **库 /^**：PyTorch 1.1 及以上版本，建议安装 PyTorch 和 TVdispose。
• Python：Python 3.6 及以上版本。

安装说明

安装时可以选择使用 conda 或 pip3，但个人推荐使用 pip3：

sudo apt-get install pip3

接下来安装必要的库：

pip3 install torch==1.1
pip3 install torchvision

如果需要其他依赖项，例如 h5py，可以自行安装：

pip3 install h5py

安装 Cython 可能会需要编译器支持：

pip3 install Cython

最后安装 MM-CV 库，这是 MMdetection 的核心组件：

git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
cd mmcv
pip install .

使用 MMdetection 训练 VOC 数据集

数据集准备

在项目根目录下，创建以下文件夹结构：

mmdetection/
├── mmdet/
├── tools/
├── configs/
└── data/
    ├── VOCdevkit/
    │   ├── VOC2007/
    │   │   ├── Annotations/  #存放相应的xml文件
    │   │   └── Instance annotations)/
    │   │       #存放对应的图片
    │   │   ├── JPEGImages/
    │   │   ├── ImageSets/
    │   │       └── Main/

配置修改

对应 VOC 数据集的处理需要修改以下文件：

修改建造工具

修改 /mmdetection/mmdet/datasets/loader/build_loader.py 中的 batch_size 为您需要的批量大小。

训练开始

在终端运行以下命令，使用预训练模型进行训练（具体配置文件根据实际需求调整）：

python3 tools/train.py configs/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py

MMdetection 提供了灵活的接口和丰富的培训资源，能够帮助用户轻松上手并进行高效的目标检测任务。