mmdetection模型

### mmdetection 模型使用教程

#### 安装环境
为了能够顺利安装并使用 `mmdetection`，建议先创建一个新的虚拟环境来隔离依赖项。可以通过以下命令完成 Python 虚拟环境的建立以及必要的包安装：

conda create -n openmmlab python=3.8 -y
conda activate openmmlab
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.9/index.html
pip install mmdet

上述命令会设置好所需的开发环境，并安装最新版本的 `mmcv-full` 和 `mmdetection` 库[^3]。

#### 初始化模型与推理器
一旦完成了软件栈的搭建工作之后，就可以着手准备初始化想要使用的特定检测模型实例了。这里展示了一个简单的例子，说明怎样通过指定名称的方式快速加载预训练好的 COCO 数据集上的目标检测模型来进行预测操作：

from mmdet.apis import inference_detector, init_detector, show_result_pyplot

inferencer = DetInferencer(model='rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco')
result = inferencer(img="test.jpg", device="cuda:0")
show_result_pyplot(inferencer.model, "test.jpg", result)

这段脚本展示了如何利用内置函数轻松实现图像输入、调用 GPU 加速计算资源执行前向传播过程得到最终的结果可视化输出。

#### 运行示例代码
对于希望深入探索更多功能特性的开发者而言，官方仓库还提供了丰富的案例供参考学习。比如针对三维物体识别任务中的点云数据处理部分，就有专门设计的一套解决方案——即基于 PointPillars 架构构建而成的目标探测算法，在本地环境中启动训练流程仅需一条简单指令即可达成目的：

python tools/train.py configs/pointpillar/hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-car.py

这条命令将会依据给定配置文件路径读取相应的超参设定以及其他必要信息从而开启一轮完整的迭代优化周期直至收敛结束[^1]。