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[原创] Linux下使用mmdetection的docker容器训练自己的数据

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    发表于 2019-4-10 15:48:30 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    1-mmdetection介绍

    mmdetection是商汤科技(2018 COCO 目标检测挑战赛冠军)和香港中文大学开源的一个基于Pytorch实现的深度学习目标检测工具箱mmdetection,支持Faster-RCNN,Mask-RCNN,Fast-RCNN,Cascade-RCNN等主流的目标检测框架。相比于Facebook开源的Detectron框架,作者声称mmdetection有三点优势:performance稍高、训练速度稍快、所需显存稍小。




    2-为什么使用docker

    使用docker的优点是直接使用别人配置好的镜像来生成容器,无需配置环境,也不会有cuda版本冲突等问题。docker的安装直接使用yum install docker或者apt-get install docker来安装,为了能在容器内使用GPU,还需安装nvidia-docker,nvidia-docker的安装需要选择docker的对应版本,具体安装方法可百度。


    3-标注自己的数据

    安装labelme,使用pip

    1. pip install labelme
    复制代码
    在命令行输入labelme,启动labelme进行数据标注,如果是目标检测就用矩形框标注,是分割算法就用多边形做精细标注。标注后会得到json格式的标注文件,一张图片对应一个文件,但是这个格式的文件不是我们需要的,所以进行下一步。


    4-把labelme标注的数据格式转化为coco的数据格式

    coco的数据格式是指以下的数据格式,annotation中的json文件是所有图片的标注信息的集合,train和val中存放训练用和测试用的图片。格式转换代码可百度下载。
    1. annotations
    2. instances_train.json
    3. instances_val.json
    4. train
    5. train_1.jpg

    6. val
    7. val_1.jpg
    复制代码

    5-使用docker容器下载mmdetection并训练

    输入以下命令查找镜像:

    1. docker search mmdetection
    复制代码

    下载这个镜像

    1. docker pull cheney0813/mmdetection
    复制代码

    启动镜像

    1. nvidia-docker run -it -v /home:/mnt --shm-size 4G cheney0813/mmdetection /bin/bash
    复制代码

    -v是挂载本地硬盘空间,–shm-size是分配共享内存
    进入mmdetection根目录

    1. cd /home/mmdetection/mmdetection
    复制代码

    激活虚拟环境

    1. conda activate mmdetection
    复制代码

    创建数据链接

    1. ln -s 你的数据路径(annotations的上一级目录) data
    复制代码

    修改配置文件

    1. vim configs/mask_rcnn_r101_fpn_1x.py
    复制代码

    修改类别数:

    修改标注文件路径和原始图片路径为自己的数据路径:

    启动训练

    1. ./tools/dist_train.sh configs/mask_rcnn_r101_fpn_1x.py 4
    复制代码

    大功告成!


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