Detectron2：Detectron2環(huán)境搭建與配置

Detectron2：Detectron2環(huán)境搭建與配置1Detectron2環(huán)境搭建與配置1.1環(huán)境準(zhǔn)備1.1.1安裝Python在開(kāi)始Detectron2的環(huán)境搭建之前，首先需要確保你的系統(tǒng)中已經(jīng)安裝了Python。Detectron2推薦使用Python3.6或更高版本。以下是在Ubuntu系統(tǒng)中安裝Python3.6的步驟：sudoaptupdate

sudoaptinstallpython3.6安裝完成后，可以通過(guò)以下命令檢查Python版本：python3.6--version1.1.2配置CUDA和cuDNNDetectron2依賴(lài)于CUDA和cuDNN來(lái)加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理。以下是在Ubuntu系統(tǒng)中安裝CUDA10.1和cuDNN7.6.5的步驟：安裝CUDA下載CUDA10.1的安裝包：wget/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.168_418.67_linux.run更改文件權(quán)限并運(yùn)行安裝程序：chmod+xcuda_10.1.168_418.67_linux.run

sudo./cuda_10.1.168_418.67_linux.run在安裝過(guò)程中，可以選擇安裝CUDA基礎(chǔ)包和驅(qū)動(dòng)程序，或者僅安裝基礎(chǔ)包。通常，如果系統(tǒng)中已經(jīng)安裝了NVIDIA驅(qū)動(dòng)，僅安裝基礎(chǔ)包即可。配置環(huán)境變量：echo'exportPATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}'>>~/.bashrc

echo'exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}'>>~/.bashrc

source~/.bashrc安裝cuDNN下載cuDNN7.6.5的安裝包：首先需要在NVIDIA開(kāi)發(fā)者網(wǎng)站注冊(cè)并登錄，然后下載cuDNN7.6.5forCUDA10.1的安裝包。解壓并復(fù)制文件：tar-xzvfcudnn-10.1-linux-x64-v2.tgz

sudocpcuda/include/cudnn*.h/usr/local/cuda-10.1/include

sudocpcuda/lib64/libcudnn*/usr/local/cuda-10.1/lib64/

sudochmoda+r/usr/local/cuda-10.1/include/cudnn*.h/usr/local/cuda-10.1/lib64/libcudnn*配置環(huán)境變量：echo'exportCUDNN_HOME=/usr/local/cuda-10.1'>>~/.bashrc

source~/.bashrc1.1.3安裝PyTorchPyTorch是Detectron2的核心依賴(lài)庫(kù)，用于構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。以下是在Ubuntu系統(tǒng)中安裝PyTorch的步驟：使用pip安裝PyTorch：pip3installtorchtorchvision如果你的系統(tǒng)中安裝了CUDA，可以使用以下命令安裝GPU版本的PyTorch：pip3installtorch==1.4.0+cu101torchvision==0.5.0+cu101-f/whl/torch_stable.html檢查PyTorch是否正確安裝：importtorch

print(torch.__version__)如果你的系統(tǒng)中安裝了CUDA，可以運(yùn)行以下代碼檢查GPU是否可用：iftorch.cuda.is_available():

print("GPUisavailable")

else:

print("GPUisnotavailable")1.2安裝Detectron2在完成上述環(huán)境準(zhǔn)備后，接下來(lái)可以安裝Detectron2。以下是在Ubuntu系統(tǒng)中安裝Detectron2的步驟：克隆Detectron2的GitHub倉(cāng)庫(kù)：gitclone/facebookresearch/detectron2.git

cddetectron2安裝Detectron2：pipinstall-e.如果你的系統(tǒng)中安裝了CUDA，可以使用以下命令安裝GPU版本的Detectron2：pipinstall-e.[all]檢查Detectron2是否正確安裝：importdetectron2

print(detectron2.__version__)1.3配置環(huán)境在安裝完Detectron2后，需要進(jìn)行一些環(huán)境配置，以確保其能夠正常運(yùn)行。配置數(shù)據(jù)路徑：Detectron2使用DATASETS環(huán)境變量來(lái)指定數(shù)據(jù)集的路徑。例如，如果你的數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)在/data目錄下，可以運(yùn)行以下命令：exportDATASETS=/data配置模型權(quán)重路徑：Detectron2使用MODEL_WEIGHTS環(huán)境變量來(lái)指定預(yù)訓(xùn)練模型權(quán)重的路徑。例如，如果你的模型權(quán)重存儲(chǔ)在/models目錄下，可以運(yùn)行以下命令：exportMODEL_WEIGHTS=/models配置日志路徑：Detectron2使用OUTPUT_DIR環(huán)境變量來(lái)指定日志和輸出文件的路徑。例如，如果你的日志存儲(chǔ)在/logs目錄下，可以運(yùn)行以下命令：exportOUTPUT_DIR=/logs1.4示例：運(yùn)行Detectron2的示例代碼以下是一個(gè)使用Detectron2進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的示例代碼：importdetectron2

fromdetectron2.utils.loggerimportsetup_logger

setup_logger()

#importsomecommonlibraries

importnumpyasnp

importcv2

importrandom

#importsomecommondetectron2utilities

fromdetectron2importmodel_zoo

fromdetectron2.engineimportDefaultPredictor

fromdetectron2.configimportget_cfg

fromdetectron2.utils.visualizerimportVisualizer

fromdetectron2.dataimportMetadataCatalog

cfg=get_cfg()

#addproject-specificconfig(e.g.,TensorMask)hereifyou'renotrunningamodelindetectron2'scorelibrary

cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file("COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"))

cfg.MODEL.ROI_HEADS.SCORE_THRESH_TEST=0.5#setthresholdforthismodel

#Findamodelfromdetectron2'smodelzoo.Youcanusethehttps://dl.fbaipublicfiles...urlaswell

cfg.MODEL.WEIGHTS=model_zoo.get_checkpoint_url("COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")

predictor=DefaultPredictor(cfg)

im=cv2.imread("input.jpg")

outputs=predictor(im)

v=Visualizer(im[:,:,::-1],MetadataCatalog.get(cfg.DATASETS.TRAIN[0]),scale=1.2)

out=v.draw_instance_predictions(outputs["instances"].to("cpu"))

cv2.imshow("Prediction",out.get_image()[:,:,::-1])

cv2.waitKey(0)在上述代碼中，我們首先導(dǎo)入了Detectron2和一些常用庫(kù)，然后從Detectron2的模型庫(kù)中加載了一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的FasterR-CNN模型，并使用該模型對(duì)一張圖片進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。最后，我們使用Visualizer類(lèi)將檢測(cè)結(jié)果可視化，并在窗口中顯示。1.5結(jié)論通過(guò)上述步驟，你已經(jīng)成功搭建了Detectron2的環(huán)境，并可以開(kāi)始使用Detectron2進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)、實(shí)例分割和關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)等任務(wù)。在實(shí)際使用中，你可能需要根據(jù)自己的需求對(duì)環(huán)境進(jìn)行更詳細(xì)的配置，例如安裝額外的依賴(lài)庫(kù)、配置數(shù)據(jù)集和模型權(quán)重的路徑等。2Detectron2環(huán)境搭建與配置2.1Detectron2安裝2.1.1安裝依賴(lài)庫(kù)在開(kāi)始安裝Detectron2之前，首先需要確保你的系統(tǒng)中已經(jīng)安裝了以下依賴(lài)庫(kù)：Python3.6或更高版本PyTorch1.5或更高版本torchvisionCUDA10.1或更高版本（如果使用GPU）cuDNN7.6或更高版本（如果使用GPU）Pillowopencv-pythoncythontqdmmatplotlibpycocotools安裝PyTorch和torchvision對(duì)于GPU支持，使用以下命令安裝PyTorch和torchvision：pipinstalltorch==1.7.1+cu110torchvision==0.8.2+cu110-f/whl/torch_stable.html對(duì)于CPU版本，可以使用以下命令：pipinstalltorchtorchvision安裝其他依賴(lài)庫(kù)使用pip安裝剩余的依賴(lài)庫(kù)：pipinstallPillowopencv-pythoncythontqdmmatplotlib對(duì)于pycocotools，由于其依賴(lài)于Cython，需要先安裝Cython，然后使用以下命令安裝：pipinstallcython

pipinstall'git+/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'2.1.2從源代碼安裝Detectron2Detectron2可以從源代碼安裝，這通常用于開(kāi)發(fā)或需要最新功能的場(chǎng)景。首先，確保你的系統(tǒng)滿(mǎn)足上述依賴(lài)庫(kù)的要求?？寺etectron2倉(cāng)庫(kù)使用以下命令克隆Detectron2的GitHub倉(cāng)庫(kù)：gitclone/facebookresearch/detectron2.git

cddetectron安裝Detectron2在倉(cāng)庫(kù)目錄中，使用以下命令安裝Detectron2：pipinstall-e.這將使你能夠編輯源代碼并立即在你的項(xiàng)目中看到更改。驗(yàn)證安裝安裝完成后，可以通過(guò)運(yùn)行以下Python代碼來(lái)驗(yàn)證Detectron2是否正確安裝：importdetectron2

fromdetectron2.utils.loggerimportsetup_logger

setup_logger()

importnumpyasnp

importos,json,cv2,random

fromdetectron2importmodel_zoo

fromdetectron2.engineimportDefaultPredictor

fromdetectron2.configimportget_cfg

fromdetectron2.utils.visualizerimportVisualizer

fromdetectron2.dataimportMetadataCatalog,DatasetCatalog

cfg=get_cfg()

cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"))

cfg.MODEL.WEIGHTS=model_zoo.get_checkpoint_url("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")#Lettraininginitializefrommodelzoo

cfg.MODEL.ROI_HEADS.NUM_CLASSES=1#onlyhasoneclass(ballon)

os.makedirs(cfg.OUTPUT_DIR,exist_ok=True)

predictor=DefaultPredictor(cfg)如果這段代碼沒(méi)有拋出任何錯(cuò)誤，那么恭喜你，Detectron2已經(jīng)成功安裝在你的系統(tǒng)上了。2.2配置Detectron2配置Detectron2涉及設(shè)置模型參數(shù)、數(shù)據(jù)集路徑和訓(xùn)練參數(shù)。以下是一個(gè)基本的配置示例：fromdetectron2.configimportget_cfg

#創(chuàng)建配置實(shí)例

cfg=get_cfg()

#加載預(yù)訓(xùn)練模型配置

cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"))

#設(shè)置模型權(quán)重

cfg.MODEL.WEIGHTS=model_zoo.get_checkpoint_url("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")

#設(shè)置數(shù)據(jù)集路徑

cfg.DATASETS.TRAIN=("my_dataset_train",)

cfg.DATASETS.TEST=()#nometricsimplementedforthisdataset

cfg.DATALOADER.NUM_WORKERS=2

#設(shè)置模型參數(shù)

cfg.MODEL.ROI_HEADS.BATCH_SIZE_PER_IMAGE=128#faster,andgoodenoughforthistoydataset(default:512)

cfg.MODEL.ROI_HEADS.NUM_CLASSES=1#onlyhasoneclass(ballon)

#設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)

cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH=2

cfg.SOLVER.BASE_LR=0.00025#pickagoodLR

cfg.SOLVER.MAX_ITER=300#300iterationsseemsgoodenoughforthistoydataset;youwillneedtotrainlongerforapracticaldataset

cfg.SOLVER.STEPS=[]#donotdecaylearningrate

cfg.MODEL.ROI_HEADS.BATCH_SIZE_PER_IMAGE=128#faster,andgoodenoughforthistoydataset(default:512)

cfg.MODEL.ROI_HEADS.POSITIVE_FRACTION=0.5#default:0.25

cfg.MODEL.ANCHOR_GENERATOR.SIZES=[[32,64,128,256,512]]#default:[[32],[64],[128],[256],[512]]

cfg.MODEL.ANCHOR_GENERATOR.ASPECT_RATIOS=[[0.5,1.0,2.0]]#default:[[0.5],[1.0],[2.0]]

cfg.MODEL.ANCHOR_GENERATOR.ANGLES=[0.0]#default:[0.0]

cfg.MODEL.RPN.PRE_NMS_TOPK_TRAIN=12000#default:2000

cfg.MODEL.RPN.POST_NMS_TOPK_TRAIN=2000#default:2000

cfg.MODEL.RPN.PRE_NMS_TOPK_TEST=6000#default:1000

cfg.MODEL.RPN.POST_NMS_TOPK_TEST=1000#default:1000

cfg.MODEL.RPN.NMS_THRESH=0.7#default:0.7

cfg.MODEL.RPN.BATCH_SIZE_PER_IMAGE=256#default:256

cfg.MODEL.RPN.POSITIVE_FRACTION=0.5#default:0.5

cfg.MODEL.RPN.LOSS_WEIGHT=1.0#default:1.0

cfg.MODEL.RPN.BBOX_REG_LOSS_WEIGHT=1.0#default:1.0

#輸出配置

print(cfg)這段代碼展示了如何從預(yù)訓(xùn)練模型開(kāi)始，設(shè)置數(shù)據(jù)集路徑，以及調(diào)整模型和訓(xùn)練參數(shù)。根據(jù)你的具體需求，你可能需要調(diào)整這些參數(shù)。2.3結(jié)論通過(guò)上述步驟，你已經(jīng)成功搭建了Detectron2的環(huán)境，并配置了基本的模型參數(shù)。Detectron2是一個(gè)強(qiáng)大的目標(biāo)檢測(cè)和實(shí)例分割框架，能夠處理各種復(fù)雜場(chǎng)景。接下來(lái)，你可以開(kāi)始探索數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練和結(jié)果評(píng)估等更深入的主題了。3Detectron2：環(huán)境驗(yàn)證3.1驗(yàn)證CUDA和cuDNN安裝3.1.1目的在開(kāi)始使用Detectron2進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練之前，確保CUDA和cuDNN正確安裝是至關(guān)重要的。CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是NVIDIA的并行計(jì)算平臺(tái)和API模型，它允許開(kāi)發(fā)人員利用GPU進(jìn)行大規(guī)模并行計(jì)算。cuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是針對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高性能GPU加速庫(kù)，它優(yōu)化了卷積層、池化層、歸一化層和激活層的計(jì)算，從而加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過(guò)程。3.1.2驗(yàn)證步驟驗(yàn)證CUDA安裝打開(kāi)終端或命令行界面。運(yùn)行以下命令來(lái)檢查CUDA的版本：nvcc--version如果CUDA安裝正確，將顯示CUDA編譯器的版本信息。驗(yàn)證cuDNN安裝驗(yàn)證cuDNN的安裝通常需要檢查cuDNN庫(kù)文件是否在CUDA的搜索路徑中。運(yùn)行以下命令來(lái)查找cuDNN的庫(kù)文件：locatelibcudnn*應(yīng)該能看到多個(gè)庫(kù)文件的路徑，例如/usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so。運(yùn)行CUDA測(cè)試代碼創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的CUDA測(cè)試程序，例如：//cuda_test.cu

#include<iostream>

#include<cuda_runtime.h>

intmain(){

intdeviceCount;

cudaGetDeviceCount(&deviceCount);

if(deviceCount==0){

std::cout<<"NoCUDAdevicesfound."<<std::endl;

}else{

std::cout<<"CUDAdevicesfound:"<<deviceCount<<std::endl;

}

return0;

}編譯并運(yùn)行此程序：nvcc-ocuda_testcuda_test.cu-lcudart

./cuda_test如果CUDA和cuDNN安裝正確，程序?qū)⑤敵鯣PU設(shè)備的數(shù)量。3.2驗(yàn)證Detectron2安裝3.2.1目的Detectron2是FacebookAIResearch開(kāi)發(fā)的用于目標(biāo)檢測(cè)、實(shí)例分割和關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的開(kāi)源框架。它基于PyTorch構(gòu)建，提供了靈活的API和高性能的實(shí)現(xiàn)。驗(yàn)證Detectron2的安裝確保了框架能夠正常運(yùn)行，包括訪問(wèn)GPU資源和加載預(yù)訓(xùn)練模型。3.2.2驗(yàn)證步驟檢查Detectron2版本在Python環(huán)境中運(yùn)行以下命令：importdetectron2

print(detectron2.__version__)如果安裝成功，將顯示Detectron2的版本號(hào)。運(yùn)行Detectron2示例代碼Detectron2提供了示例代碼來(lái)驗(yàn)證安裝是否正確。運(yùn)行以下代碼：#detectron2_test.py

importdetectron2

fromdetectron2.utils.loggerimportsetup_logger

setup_logger()

importnumpyasnp

importcv2

importrandom

fromdetectron2importmodel_zoo

fromdetectron2.engineimportDefaultPredictor

fromdetectron2.configimportget_cfg

fromdetectron2.utils.visualizerimportVisualizer

fromdetectron2.dataimportMetadataCatalog

#加載配置文件

cfg=get_cfg()

cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"))

cfg.MODEL.WEIGHTS=model_zoo.get_checkpoint_url("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")#讓模型加載預(yù)訓(xùn)練權(quán)重

cfg.MODEL.ROI_HEADS.NUM_CLASSES=1#只有一類(lèi)（人）

predictor=DefaultPredictor(cfg)

#加載示例圖像

im=cv2.imread("path/to/your/image.jpg")

#運(yùn)行模型

outputs=predictor(im)

#可視化結(jié)果

v=Visualizer(im[:,:,::-1],MetadataCatalog.get(cfg.DATASETS.TRAIN[0]),scale=1.2)

out=v.draw_instance_predictions(outputs["instances"].to("cpu"))

cv2.imshow("Prediction",out.get_image()[:,:,::-1])

cv2.waitKey(0)確保將path/to/your/image.jpg替換為你的圖像文件路徑。運(yùn)行此腳本：pythondetectron2_test.py如果一切正常，將顯示圖像上檢測(cè)到的對(duì)象的可視化結(jié)果。通過(guò)上述步驟，你可以確保CUDA、cuDNN和Detectron2的安裝和配置正確，為后續(xù)的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和推理做好準(zhǔn)備。4Detectron2：配置與使用教程4.1配置環(huán)境變量在開(kāi)始使用Detectron2之前，首先需要確保你的環(huán)境已經(jīng)正確配置。這包括設(shè)置環(huán)境變量，以確保Detectron2能夠正確地識(shí)別和加載所需的庫(kù)和資源。4.1.1設(shè)置Python環(huán)境確保你的系統(tǒng)中安裝了Python3.6或更高版本?？梢酝ㄟ^(guò)在終端中輸入以下命令來(lái)檢查Python版本：python--version如果Python版本低于3.6，建議升級(jí)到最新版本。4.1.2安裝依賴(lài)庫(kù)Detectron2依賴(lài)于多個(gè)Python庫(kù)，包括PyTorch、COCOAPI等?？梢酝ㄟ^(guò)pip安裝這些依賴(lài)庫(kù)：pipinstalltorchtorchvision

pipinstall'git+/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'4.1.3安裝Detectron2Detectron2可以通過(guò)以下命令安裝：pipinstalldetectron2-f/detectron2/wheels/cu111/index.html注意：上述命令假設(shè)你的系統(tǒng)使用的是CUDA11.1。如果使用其他版本的CUDA，需要修改鏈接中的cu111為相應(yīng)的版本標(biāo)識(shí)。4.1.4配置環(huán)境變量為了使Detectron2能夠正確加載，需要設(shè)置環(huán)境變量PYTHONPATH。這可以通過(guò)在你的bash配置文件（如.bashrc或.bash_profile）中添加以下行來(lái)實(shí)現(xiàn)：exportPYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/path/to/detectron2"確保將/path/to/detectron2替換為你的Detectron2安裝目錄。4.2下載預(yù)訓(xùn)練模型Detectron2提供了多種預(yù)訓(xùn)練模型，這些模型可以在不同的任務(wù)上提供良好的性能。下載預(yù)訓(xùn)練模型通常需要訪問(wèn)Detectron2的模型庫(kù)。4.2.1查找模型首先，需要確定你想要使用的模型。Detectron2的模型庫(kù)可以通過(guò)以下鏈接訪問(wèn)：Detectron2ModelZoo在這個(gè)頁(yè)面上，你可以找到各種模型的配置文件和預(yù)訓(xùn)練權(quán)重的鏈接。4.2.2下載模型一旦確定了模型，可以通過(guò)以下命令下載預(yù)訓(xùn)練權(quán)重：wget/detectron2/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x/137849600/model_final_f10217.pkl上述命令下載的是MaskR-CNN模型，使用ResNet-50作為主干網(wǎng)絡(luò)，F(xiàn)PN作為特征金字塔網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練于COCO數(shù)據(jù)集上。4.2.3加載模型在Python中，可以使用以下代碼加載預(yù)訓(xùn)練模型：importdetectron2

fromdetectron2.configimportget_cfg

fromdetectron2importmodel_zoo

cfg=get_cfg()

cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"))

cfg.MODEL.WEIGHTS=model_zoo.get_checkpoint_url("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")這段代碼首先從model_zoo中獲取配置文件，然后設(shè)置模型權(quán)重的URL，以便在運(yùn)行時(shí)加載預(yù)訓(xùn)練模型。4.3運(yùn)行示例代碼Detectron2提供了多個(gè)示例腳本，用于演示如何使用該庫(kù)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)、實(shí)例分割等任務(wù)。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，展示如何使用Detectron2進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。4.3.1示例代碼importcv2

importnumpyasnp

importdetectron2

fromdetectron2.utils.loggerimportsetup_logger

setup_logger()

#importsomecommonlibraries

importnumpyasnp

importcv2

importrandom

#importsomecommondetectron2utilities

fromdetectron2importmodel_zoo

fromdetectron2.engineimportDefaultPredictor

fromdetectron2.configimportget_cfg

fromdetectron2.utils.visualizerimportVisualizer

fromdetectron2.dataimportMetadataCatalog

cfg=get_cfg()

#addproject-specificconfig(e.g.,TensorMask)hereifyou'renotrunningamodelindetectron2'scorelibrary

cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"))

cfg.MODEL.ROI_HEADS.SCORE_THRESH_TEST=0.5#setthresholdforthismodel

#Findamodelfromdetectron2'smodelzoo.Youcanusethehttps://dl.fbaipublicfiles...urlaswell

cfg.MODEL.WEIGHTS=model_zoo.get_checkpoint_url("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")

predictor=DefaultPredictor(cfg)

im=cv2.imread("/path/to/your/image.jpg")

outputs=predictor(im)

#Wecanuse`Visualizer`todrawthepredictionsontheimage.

v=Visualizer(im[:,:,::-1],MetadataCatalog.get(cfg.DATASETS.TRAIN[0]),scale=1.2)

out=v.draw_instance_predictions(outputs["instances"].to("cpu"))

cv2.imshow("Prediction",out.get_image()[:,:,::-1])

cv2.waitKey(0)4.3.2代碼解釋加載配置和模型：首先，從model_zoo中加載配置文件，并設(shè)置模型權(quán)重。cfg.MODEL.ROI_HEADS.SCORE_THRESH_TEST用于設(shè)置模型預(yù)測(cè)的閾值。創(chuàng)建預(yù)測(cè)器：使用配置創(chuàng)建DefaultPredictor，這是Detectron2中用于模型預(yù)測(cè)的類(lèi)。讀取圖像并進(jìn)行預(yù)測(cè)：使用OpenCV讀取圖像，然后使用預(yù)測(cè)器進(jìn)行預(yù)測(cè)?？梢暬A(yù)測(cè)結(jié)果：使用Visualizer類(lèi)將預(yù)測(cè)結(jié)果繪制在圖像上，然后使用OpenCV顯示圖像。通過(guò)上述步驟，你可以在自己的環(huán)境中配置和使用Detectron2，進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和實(shí)例分割等任務(wù)。確保在運(yùn)行示例代碼前，已經(jīng)正確設(shè)置了環(huán)境變量，并下載了所需的預(yù)訓(xùn)練模型。5高級(jí)配置5.1自定義數(shù)據(jù)集在使用Detectron2進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)、實(shí)例分割或關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)時(shí)，往往需要處理自定義的數(shù)據(jù)集。Detectron2支持多種數(shù)據(jù)集格式，但最常見(jiàn)的是使用COCO格式。下面將詳細(xì)介紹如何將自定義數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為COCO格式，并在Detectron2中注冊(cè)和使用。5.1.1數(shù)據(jù)集格式轉(zhuǎn)換假設(shè)你有一個(gè)自定義數(shù)據(jù)集，包含圖像和標(biāo)注信息。圖像存儲(chǔ)在images目錄下，標(biāo)注信息存儲(chǔ)在annotations目錄下，標(biāo)注格式為XML（如PascalVOC格式）。安裝轉(zhuǎn)換工具：首先，你需要安裝一個(gè)工具來(lái)將XML格式轉(zhuǎn)換為COCO格式。一個(gè)常用的工具是labelme，但這里我們使用cvat的轉(zhuǎn)換腳本，因?yàn)樗苯又С謴腣OC到COCO的轉(zhuǎn)換。pipinstallcvat轉(zhuǎn)換腳本：使用以下腳本將VOC格式的標(biāo)注轉(zhuǎn)換為COCO格式。#轉(zhuǎn)換腳本

importcvat

importos

defconvert_voc_to_coco(voc_dir,coco_dir):

#創(chuàng)建COCO格式的輸出目錄

ifnotos.path.exists(coco_dir):

os.makedirs(coco_dir)

#調(diào)用cvat的轉(zhuǎn)換函數(shù)

cvat.convert_to_coco(voc_dir,coco_dir)

#調(diào)用轉(zhuǎn)換函數(shù)

convert_voc_to_coco('path/to/your/voc/dataset','path/to/your/coco/dataset')這個(gè)腳本將VOC格式的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為COCO格式，輸出到指定的目錄。5.1.2在Detectron2中注冊(cè)數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換完成后，你需要在Detectron2中注冊(cè)數(shù)據(jù)集，以便模型能夠讀取和使用。注冊(cè)數(shù)據(jù)集：使用Detectron2的DatasetCatalog和MetadataCatalog來(lái)注冊(cè)數(shù)據(jù)集。#注冊(cè)數(shù)據(jù)集

fromdetectron2.dataimportMetadataCatalog,DatasetCatalog

fromdetectron2.data.datasetsimportregister_coco_instances

#注冊(cè)訓(xùn)練集

register_coco_instances("my_dataset_train",{},"path/to/your/coco/dataset/train/annotations.json","path/to/your/coco/dataset/train/images")

#注冊(cè)驗(yàn)證集

register_coco_instances("my_dataset_val",{},"path/to/your/coco/dataset/val/annotations.json","path/to/your/coco/dataset/val/images")這里，"my_dataset_train"和"my_dataset_val"是數(shù)據(jù)集的名稱(chēng)，annotations.json是COCO格式的標(biāo)注文件，images是圖像文件的目錄。檢查數(shù)據(jù)集：注冊(cè)后，你可以使用DatasetCatalog和MetadataCatalog來(lái)檢查數(shù)據(jù)集是否正確注冊(cè)。#檢查數(shù)據(jù)集

fromdetectron2.utils.visualizerimportVisualizer

fromdetectron2.dataimportMetadataCatalog

#獲取數(shù)據(jù)集的元數(shù)據(jù)

metadata=MetadataCatalog.get("my_dataset_train")

#獲取數(shù)據(jù)集的一個(gè)樣本

dataset_dicts=DatasetCatalog.get("my_dataset_train")

fordindataset_dicts:

img=cv2.imread(d["file_name"])

visualizer=Visualizer(img[:,:,::-1],metadata=metadata,scale=0.5)

vis=visualizer.draw_dataset_dict(d)

cv2.imshow("Annotation",vis.get_image()[:,:,::-1])

cv2.waitKey(0)

break這段代碼將顯示數(shù)據(jù)集中一個(gè)樣本的圖像和標(biāo)注，用于檢查數(shù)據(jù)集是否正確注冊(cè)。5.2模型微調(diào)微調(diào)是將預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用于特定任務(wù)或數(shù)據(jù)集的常見(jiàn)方法。在Detectron2中，你可以輕松地微調(diào)任何預(yù)訓(xùn)練模型。5.2.1準(zhǔn)備配置文件創(chuàng)建配置文件：基于預(yù)訓(xùn)練模型的配置文件，創(chuàng)建一個(gè)新的配置文件用于微調(diào)。#創(chuàng)建配置文件

fromdetectron2.configimportget_cfg

#初始化配置

cfg=get_cfg()

cfg.merge_from_file("path/to/pretrained/model/config.yaml")

#修改配置參數(shù)

cfg.DATASETS.TRAIN=("my_dataset_train",)

cfg.DATASETS.TEST=("my_dataset_val",)

cfg.DATALOADER.NUM_WORKERS=2

cfg.MODEL.WEIGHTS="path/to/pretrained/model/weights.pth"#預(yù)訓(xùn)練權(quán)重

cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH=2

cfg.SOLVER.BASE_LR=0.00025

cfg.SOLVER.MAX_ITER=3000

cfg.MODEL.ROI_HEADS.BATCH_SIZE_PER_IMAGE=128

cfg.MODEL.ROI_HEADS.NUM_CLASSES=3#自定義數(shù)據(jù)集的類(lèi)別數(shù)這里，我們修改了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)加載器的工作線(xiàn)程數(shù)、模型權(quán)重、每批圖像數(shù)、學(xué)習(xí)率、最大迭代次數(shù)、ROI頭部的每圖像批次大小和類(lèi)別數(shù)。5.2.2訓(xùn)練模型訓(xùn)練模型：使用Trainer類(lèi)來(lái)訓(xùn)練模型。#訓(xùn)練模型

fromdetectron2.engineimportDefaultTrainer

#創(chuàng)建Trainer實(shí)例

trainer=DefaultTrainer(cfg)

#開(kāi)始訓(xùn)練

trainer.resume_or_load(resume=False)

trainer.train()這段代碼將基于修改后的配置文件訓(xùn)練模型。5.3訓(xùn)練新模型如果你需要從頭開(kāi)始訓(xùn)練一個(gè)新模型，而不是微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型，可以按照以下步驟進(jìn)行。5.3.1創(chuàng)建配置文件初始化配置：創(chuàng)建一個(gè)配置文件，指定模型架構(gòu)、數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練參數(shù)等。#創(chuàng)建配置文件

fromdetectron2.configimportget_cfg

#初始化配置

cfg=get_cfg()

cfg.merge_from_file("path/to/model/config.yaml")

#修改配置參數(shù)

cfg.DATASETS.TRAIN=("my_dataset_train",)

cfg.DATASETS.TEST=("my_dataset_val",)

cfg.DATALOADER.NUM_WORKERS=2

cfg.MODEL.WEIGHTS="detectron2://ImageNetPretrained/MSRA/R-50.pkl"#ImageNet預(yù)訓(xùn)練權(quán)重

cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH=2

cfg.SOLVER.BASE_LR=0.00025

cfg.SOLVER.MAX_ITER=3000

cfg.MODEL.ROI_HEADS.BATCH_SIZE_PER_IMAGE=128

cfg.MODEL.ROI_HEADS.NUM_CLASSES=3#自定義數(shù)據(jù)集的類(lèi)別數(shù)這里，我們指定了ImageNet預(yù)訓(xùn)練的權(quán)重，而不是預(yù)訓(xùn)練模型的權(quán)重。5.3.2訓(xùn)練模型訓(xùn)練模型：使用Trainer類(lèi)來(lái)訓(xùn)練模型。#訓(xùn)練模型

fromdetectron2.engineimportDefaultTrainer

#創(chuàng)建Trainer實(shí)例

trainer=DefaultTrainer(cfg)

#開(kāi)始訓(xùn)練

trainer.resume_or_load(resume=False)

trainer.train()這段代碼將基于從ImageNet預(yù)訓(xùn)練權(quán)重開(kāi)始訓(xùn)練新模型。通過(guò)以上步驟，你可以有效地在Detectron2中處理自定義數(shù)據(jù)集，微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型，或從頭開(kāi)始訓(xùn)練新模型。這些高級(jí)配置選項(xiàng)使Detectron2成為一個(gè)非常靈活和強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究和開(kāi)發(fā)平臺(tái)。6常見(jiàn)問(wèn)題解決6.1解決CUDA兼容性問(wèn)題在配置Detectron2環(huán)境時(shí)，CUDA兼容性問(wèn)題是一個(gè)常見(jiàn)的挑戰(zhàn)。CUDA版本與PyTorch、torchvision等庫(kù)的版本不匹配，可能會(huì)導(dǎo)致安裝失敗或運(yùn)行時(shí)錯(cuò)誤。以下是一些解決CUDA兼容性問(wèn)題的步驟：6.1.1確認(rèn)CUDA版本首先，確保你的系統(tǒng)中安裝了正確的CUDA版本?？梢酝ㄟ^(guò)以下命令檢查CUDA版本：nvcc--version6.1.2選擇匹配的PyTorch版本根據(jù)你的CUDA版本，選擇一個(gè)兼容的PyTorch版本。例如，如果你的CUDA版本是10.1，你可以使用以下命令安裝PyTorch：pipinstalltorch==1.7.1+cu101torchvision==0.8.2+cu101-f/whl/torch_stable.html6.1.3安裝Detectron2在安裝了正確的PyTorch版本后，你可以安裝Detectron2。確保你的環(huán)境滿(mǎn)足Detectron2的最低要求，然后使用以下命令安裝：gitclone/facebookresearch/detectron2.git

cddetectron2

pipinstall-e.6.1.4驗(yàn)證安裝運(yùn)行Detectron2的示例代碼，以驗(yàn)證CUDA和PyTorch的兼容性。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例：importdetectron2

fromdetectron2.utils.loggerimportsetup_logger

setup_logger()

importnumpyasnp

importos,json,cv2,random

#importsomecommondetectron2utilities

fromdetectron2importmodel_zoo

fromdetectron2.engineimportDefaultPredictor

fromdetectron2.configimportget_cfg

fromdetectron2.utils.visualizerimportVisualizer

fromdetectron2.dataimportMetadataCatalog,DatasetCatalog

cfg=get_cfg()

cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"))

cfg.MODEL.WEIGHTS=model_zoo.get_checkpoint_url("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")#L