mmdetection python

### MMDetection Python 安装与使用教程

#### 一、安装指南

对于希望基于 `mmdetection` 进行开发的用户来说，可以从 Git 仓库获取最新版本并完成本地构建。具体操作包括克隆官方 GitHub 上的存储库至本地环境中：

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .

上述命令序列能够确保所有依赖项被正确解析和部署，从而为后续工作打下坚实基础[^2]。

#### 二、配置环境变量（可选）

如果遇到路径相关的问题，可能需要调整系统的环境变量设置来指向新安装的包位置；不过通常情况下，默认安装流程已经足够支持大多数应用场景下的正常使用。

#### 三、运行测试案例验证安装成功与否

为了确认整个框架可以正常运作，在初次搭建完成后建议先执行一些简单的例子来进行初步检验。这不仅有助于熟悉 API 的调用方式，也能及时发现潜在兼容性问题。

#### 四、启动训练过程

一旦准备工作就绪，则可通过提供特定配置文件的方式轻松发起模型训练任务。例如：

import os.path as osp
from mmcv import Config
cfg = Config.fromfile('configs/xxx.py')
print(f'Config:\n{cfg.pretty_text}')
os.system(f'python tools/train.py {osp.join("configs", "xxx.py")}')

这段代码展示了如何加载自定义配置，并通过命令行接口触发实际的学习循环[^3]。

#### 五、示例代码展示

下面给出一段完整的实例程序，它实现了从图像读取到目标检测结果可视化的全过程：

from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result_pyplot
import matplotlib.pyplot as plt

config_file = 'configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
checkpoint_file = 'checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth'

model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')

img = 'demo/demo.jpg'
result = inference_detector(model, img)

show_result_pyplot(img, result, model.CLASSES)
plt.show()

此片段说明了利用预训练权重快速上手物体识别任务的方法，同时也体现了高度模块化的设计理念——只需更改几个参数就能适配不同场景的需求[^4]。