mmdetection训练demo

要训练mmdetection的demo，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装和测试MMDetection：
- 参考中的步骤安装MMDetection，并测试安装是否成功。

2. 数据集准备：
- 参考中的步骤准备需要的数据集。

3. 配置训练参数：
- 根据需要修改数据集相关参数和训练相关参数，具体步骤可以参考中的说明。

4. 开始训练：
- 可以选择单GPU训练或多GPU训练，具体步骤可以参考中的说明。

5. 使用训练结果进行测试和可视化：
- 使用以下命令进行验证集图片测试并可视化：

     python tools/test.py test_work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py test_work_dirs/epoch_12.pth --eval bbox --out test_work_dirs/result12.pkl --show

- 上述命令中的`test_work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py`是训练配置文件的路径，`test_work_dirs/epoch_12.pth`是训练过程中保存的模型权重文件路径，`test_work_dirs/result12.pkl`是测试结果的保存路径。具体命令可以参考中的示例。

通过以上步骤，你就可以训练mmdetection的demo并进行测试和可视化了。参考资料提供了更详细的操作指导。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【MMDetection】v2.22.0入门：训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/weixin_43799388/article/details/123439138)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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