MMDetection

功能简介

MMDetection是一个基于PyTorch的开源对象检测工具箱，提供了已公开发表的多种流行的检测组件，通过这些组件的组合可以迅速搭建出各种检测框架。更多说明可前往官方文档。

安装方法

当前昇腾适配的版本要求MMDetection版本为2.26.0及以上.

1. 请参考MMCV完成MMCV的安装。
2. 安装MMDetection。
   • 将MMDetection用作依赖或第三方软件包，请使用pip安装：

     pip install mmdet

   • 若用户想直接开发和运行MMDetection，请从源码安装：

     git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
     cd mmdetection
     pip install -v -e .
     # "-v" means verbose, or more output
     # "-e" means installing a project in editable mode,
     # thus any local modifications made to the code will take effect without reinstallation.

使用方法

为了验证是否正确安装了MMDetection和所需的环境，我们可以运行以下示例的Python代码来初始化检测器并推理一个演示图像。

1. 下载config和checkpoint文件。

   mim download mmdet --config yolov3_mobilenetv2_320_300e_coco --dest .

   下载需要几秒或更长时间，具体取决于你的网络环境。下载完成后，你可以在当前文件夹中找到yolov3_mobilenetv2_320_300e_coco.py和yolov3_mobilenetv2_320_300e_coco_20210719_215349-d18dff72.pth两个文件。

2. 验证推理demo。
   用户请先点击链接获取用于demo的jpg图像文件，并上传至自己的运行目录下demo文件夹。

   • 若用户将MMDetection用作依赖或第三方软件包，使用pip安装的MMDetection，请新建脚本并写入以下代码运行：

     from mmdet.apis import init_detector, inference_detector
     config_file = 'yolov3_mobilenetv2_320_300e_coco.py'
     checkpoint_file = 'yolov3_mobilenetv2_320_300e_coco_20210719_215349-d18dff72.pth'
     model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='npu:0')  
     model_result = inference_detector(model, 'demo/demo.jpg')
     print(model_result)

     可以看到打印出来的数组列表，指示检测到的标注框，如下图所示。

     

   • 若用户是从源安装MMDetection，运行以下命令：

     python demo/image_demo.py demo/demo.jpg yolov3_mobilenetv2_320_300e_coco.py yolov3_mobilenetv2_320_300e_coco_20210719_215349-d18dff72.pth --device npu --out-file result.jpg

     当前文件夹内会生成一个新图像结果.jpg文件，图中会出现标注框框在汽车、长凳等物体上。

支持模型

适配昇腾的MMDetection支持模型列表如下。更多模型验证结果和说明可点击链接前往。