mmdetection检测并保存结果coco格式

您可以使用MMDetection来进行目标检测并保存结果为COCO格式。下面是一些基本的步骤：

1. 首先，您需要安装MMDetection库。您可以在https://github.com/open-mmlab/mmdetection上找到相关的安装指南。

2. 接下来，您需要准备您的数据集。确保您的数据集遵循COCO格式，其中包括图像文件和相应的标注文件(.json)。

3. 在MMDetection中，您可以选择使用预训练的模型或从头开始训练模型。如果您选择使用预训练的模型，您可以在MMDetection的模型库中找到各种可用的模型。

4. 根据您的需求，您可以修改配置文件(config)以适应您的数据集和模型。这个配置文件包含了训练和测试的各种参数设置。

5. 使用如下命令启动训练：

python tools/train.py <config_file>

其中`<config_file>`是您的配置文件路径。

6. 训练完成后，您可以使用如下命令测试模型并保存结果为COCO格式：

python tools/test.py <config_file> <checkpoint_file> --out <result_file> --eval <eval_type>

其中`<checkpoint_file>`是您的模型权重文件路径，`<result_file>`是结果保存路径，`<eval_type>`是评估类型。

7. 最后，您可以使用MMDetection提供的可视化工具来查看检测结果，或者自己编写代码来读取保存的结果并进行进一步的处理。

这些是基本的步骤，您可以根据具体的需求进行调整和扩展。希望对您有帮助！