mmdetection预训练权重下载

mmdetection是一个开源的目标检测工具箱，支持多种目标检测算法，如Faster R-CNN、Mask R-CNN、RetinaNet等。这些算法都需要在大规模数据上进行训练，为了方便用户使用，mmdetection提供了一些预训练的权重模型，可以在实际应用中直接使用或者进行fine-tune。

如果你需要下载mmdetection的预训练权重模型，可以按照以下步骤进行：
1. 进入mmdetection官网（https://github.com/open-mmlab/mmdetection），点击页面上的"Model Zoo"按钮。
2. 在Model Zoo页面上，选择你需要的算法模型，在右侧的表格中选择对应的配置文件和权重文件进行下载即可。
3. 如果你需要使用mmdetection的预训练模型进行fine-tune，可以将下载的权重文件加载到相应的算法模型中，具体方法可以参考官网上提供的文档和示例代码。

相关问题

mmdetection下载预训练权重

mmdetection下载预训练权重的步骤如下：

1. 首先，建立一个名为"checkpoints"的目录，用于存放预训练权重文件。

2. 然后，你可以通过参考链接\[1\]中提供的方式下载对应的预训练权重文件。在链接中，你可以找到相应的权重文件下载链接。

3. 下载完成后，将权重文件保存到"checkpoints"目录中。

这样，你就成功下载了mmdetection的预训练权重文件。请注意，这些预训练权重文件是基于MS COCO数据集训练的\[2\]。如果你要在自己的数据集上进行微调，可能需要对预训练权重文件进行一些修改\[2\]。你可以使用代码\[3\]来加载下载好的预训练权重文件。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【MMDetection】训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/ghostype/article/details/121967228)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [修改mmdetection预训练模型权重的类别数，以Pascal VOC为例](https://blog.csdn.net/qq_45586192/article/details/127985800)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

mmdetection怎么加载自己的预训练权重

如果你有自己的预训练权重，可以使用以下步骤将它们加载到mmdetection中：

1. 将权重文件放在你希望存储它们的目录中。在这个例子中，我们将权重文件放在模型目录下的 `pretrained_weights` 子目录中。

2. 在你的配置文件中指定权重文件的路径。在这个例子中，我们将权重文件命名为 `pretrained.pth`。

model = dict(
    pretrained='pretrained_weights/pretrained.pth',
    backbone=dict(
        type='ResNet',
        depth=50,
        ...
    ),
    ...
)

3. 加载权重文件。在你的代码中，你可以使用 `load_state_dict` 方法来加载预训练权重。

from mmcv.runner import load_checkpoint

model = build_detector(cfg.model)
checkpoint = load_checkpoint(model, 'pretrained_weights/pretrained.pth')
model.CLASSES = checkpoint['meta']['CLASSES']

这样你就可以加载自己的预训练权重了。