MMDetection实战详解：训练与测试流程

简介：
本教程详细解析了基于MMDetection的物体检测模型训练和测试过程，涵盖环境配置、数据准备及模型调整等关键步骤。 MMDetection是由商汤科技与香港中文大学为解决目标检测任务而开发的一个开源项目，它基于Pytorch框架实现了多种目标检测算法，并将数据集构建、模型搭建以及训练策略等过程封装成模块化组件，通过调用这些模块，用户能够以少量代码实现新算法的创建，显著提高了代码复用率。MMDetection的主要特性包括： - 模块化设计：该项目把检测框架分解为独立的模块组件，允许用户根据需求灵活组合不同模块来定制化的构建目标检测模型。 - 丰富的即插即用式算法和模型支持：它涵盖了众多流行的以及最新的目标检测方法，如Faster R-CNN、Mask R-CNN 和 RetinaNet等。 - 高性能表现：项目中的基础框与mask操作均实现了GPU优化版本，在训练速度上优于或接近其他同类代码库，例如Detectron2和maskrcnn-benchm。