mmdetection框架结构讲解 csdn

MMDetection 是一个基于 PyTorch 框架开发的开源目标检测工具箱，提供了多种目标检测模型的实现和训练/测试脚本。下面将对 MMDetection 的框架结构进行讲解。

MMDetection 的框架结构主要包含以下几个部分：数据处理、模型构建和训练/推理。

数据处理部分负责将输入的图像及其对应的标注信息进行预处理，包括图像的缩放、裁剪、归一化等操作，并根据标注信息生成模型所需的训练/测试数据。MMDetection 提供了一些常用的数据增强方式，如随机翻转、随机旋转等，以提高模型的鲁棒性。

模型构建部分是 MMDetection 的核心模块，包含了一系列目标检测模型的定义，如 Faster R-CNN、Mask R-CNN、RetinaNet 等。每个模型都由特征提取网络和目标检测头部组成。特征提取网络通常采用预训练的分类模型，如 ResNet、VGG 等，用于从原始图像中提取高级语义特征。目标检测头部负责将特征转化为目标检测的结果，如边界框坐标、类别概率等。

训练/推理部分负责训练模型或对新图像进行目标检测。在训练阶段，MMDetection 提供了多种优化器、损失函数和学习率调整策略，以及多卡并行训练的支持。在推理阶段，MMDetection 实现了多种测试时增强策略，如多尺度测试、多模型融合等，以提高模型的性能和鲁棒性。

总之，MMDetection 是一个功能强大的目标检测工具箱，通过清晰的框架结构和丰富的功能模块，提供了方便易用的目标检测实现和应用方案。

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mmdetection3d框架

mmdetection3d 是基于 PyTorch 实现的一款开源 3D 目标检测框架，它扩展了 mmdetection 中的 2D 目标检测模型，支持点云、立体视觉等多种 3D 数据输入方式。mmdetection3d 提供了丰富的数据增强、模型构建、训练和测试功能，并提供了多种骨干网络、锚点生成、检测头等模块，方便用户快速搭建自己的 3D 目标检测模型。同时，mmdetection3d 也提供了多种预训练模型和 benchmark 数据集，方便用户进行模型评估和对比。

mmdetection框架训练coco数据集中断了怎么接着继续训练

如果你使用的是mmdetection框架，训练coco数据集时中断了，你可以使用以下步骤来接着继续训练：

1. 找到你中断训练时保存的最近一次的checkpoint文件，通常在你训练时指定的checkpoint目录下。

2. 在你的训练配置文件中，将`resume_from`的值设置为你找到的checkpoint文件的绝对路径。

3. 修改训练配置文件中的`total_epochs`参数为你想要训练的总轮数，比如之前你已经训练了5个epoch，现在想再训练10个epoch，那么你就将`total_epochs`设置为15。

4. 执行继续训练的命令，例如：

   python tools/train.py ${CONFIG_FILE} --resume_from=${CHECKPOINT_FILE} --total_epochs=${TOTAL_EPOCHS}

5. 等待训练结束即可。

需要注意的是，如果你在训练时使用了分布式训练（distributed training），那么在接着继续训练时也需要使用相同的分布式训练方式。如果你想要更多的帮助，请参考mmdetection框架的官方文档。