mmdetection中模型大小怎么得到

在mmdetection中，可以通过以下两种方式获取模型大小：

1. 使用Python的os库获取模型文件的大小

可以使用Python的os库中的`os.path.getsize()`方法获取模型文件的大小。具体代码如下：

import os

# 模型文件路径
model_path = '/path/to/your/model.pth'

# 获取模型文件大小
model_size = os.path.getsize(model_path)

2. 使用torchsummary库获取模型参数和大小

可以使用torchsummary库获取模型参数和大小。具体代码如下：

from torchsummary import summary
import your_model

# 输入图片大小
input_size = (3, 224, 224)

# 创建模型
model = your_model()

# 打印模型参数和大小
summary(model, input_size=input_size)

执行以上代码后，会输出类似以下的结果：

----------------------------------------------------------------
        Layer (type)               Output Shape         Param #
================================================================
            Conv2d-1         [-1, 64, 224, 224]           9,408
       BatchNorm2d-2         [-1, 64, 224, 224]             128
              ReLU-3         [-1, 64, 224, 224]               0
         MaxPool2d-4         [-1, 64, 112, 112]               0
...
================================================================
Total params: 8,062,984
Trainable params: 8,062,984
Non-trainable params: 0
----------------------------------------------------------------
Input size (MB): 0.57
Forward/backward pass size (MB): 242.09
Params size (MB): 30.78
Estimated Total Size (MB): 273.44
----------------------------------------------------------------

其中，`Params size (MB)`即为模型参数的大小。