在mmdetection中跑通MaskRCNN
1、将数据集转化成COCO格式数据集
Kaggle->COCO:
https://github.com/pascal1129/kaggle_airbus_ship_detection/blob/master/0_rle_to_coco/1_ships_to_coco.py
2、修改匹配的训练参数文件
/xxx/mmdetection/configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x.py
40行左右的num_classes值为实际分类数+1(背景类)
102行左右的data_root值为数据集的根路径
train、val、test的ann_file、img_prefix、img_scale 中继训练时修改163行的load_from和164行的resume_from为'/xxx/xxx/epoch_xxx.pth'
3、训练脚本
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python /xxx/mmdetection/tools/train.py config /xxx/mmdetection/configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x.py --work_dir ./work_dirs/mask_rcnn_r50_fpn_1x --validate --gpus 3
#0,1,2,3是4张显卡全部可用的意思,具体调用几张,看最后面的--gpus 3
4、测试脚本
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3 python /xxx/mmdetection/tools/test.py config /xxx/mmdetection/configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x.py --checkpoint ./work_dirs/mask_rcnn_r50_fpn_1x/epoch_xxx.pth --out /xxx/workspace/out/maskrcnn.pkl --eval segm --gpus 3
5、图像的形式显示结果
https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/92#issuecomment-438193334
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