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在标准数据集上训练自定义模型（待更新）
在本文中，你将知道如何在标准数据集上训练、测试和推理自定义模型。我们将在 cityscapes 数据集上以自定义 Cascade Mask R-CNN R50 模型为例演示整个过程，为了方便说明，我们将 neck 模块中的 FPN 替换为 AugFPN，并且在训练中的自动增强类中增加 Rotate 或 TranslateX。
基本步骤如下所示：
- 准备标准数据集
- 准备你的自定义模型
- 准备配置文件
- 在标准数据集上对模型进行训练、测试和推理
准备标准数据集
在本文中，我们使用 cityscapes 标准数据集为例进行说明。
推荐将数据集根路径采用符号链接方式链接到 $MMDETECTION/data。
如果你的文件结构不同，你可能需要在配置文件中进行相应的路径更改。标准的文件组织格式如下所示：
mmdetection
├── mmdet
├── tools
├── configs
├── data
│ ├── coco
│ │ ├── annotations
│ │ ├── train2017
│ │ ├── val2017
│ │ ├── test2017
│ ├── cityscapes
│ │ ├── annotations
│ │ ├── leftImg8bit
│ │ │ ├── train
│ │ │ ├── val
│ │ ├── gtFine
│ │ │ ├── train
│ │ │ ├── val
│ ├── VOCdevkit
│ │ ├── VOC2007
│ │ ├── VOC2012
你也可以通过如下方式设定数据集根路径
export MMDET_DATASETS=$data_root
我们将会使用环境便变量 $MMDET_DATASETS 作为数据集的根目录，因此你无需再修改相应配置文件的路径信息。
你需要使用脚本 tools/dataset_converters/cityscapes.py 将 cityscapes 标注转化为 coco 标注格式。
pip install cityscapesscripts
python tools/dataset_converters/cityscapes.py ./data/cityscapes --nproc 8 --out-dir ./data/cityscapes/annotations
目前在 cityscapes文件夹中的配置文件所对应模型是采用 COCO 预训练权重进行初始化的。
如果你的网络不可用或者比较慢，建议你先手动下载对应的预训练权重，否则可能在训练开始时候出现错误。
准备你的自定义模型
第二步是准备你的自定义模型或者训练相关配置。假设你想在已有的 Cascade Mask R-CNN R50 检测模型基础上，新增一个新的 neck 模块 AugFPN 去代替默认的 FPN，以下是具体实现：
1 定义新的 neck (例如 AugFPN)
首先创建新文件 mmdet/models/necks/augfpn.py.
import torch.nn as nn
from mmdet.registry import MODELS
@MODELS.register_module()
class AugFPN(nn.Module):
def __init__(self,
in_channels,
out_channels,
num_outs,
start_level=0,
end_level=-1,
add_extra_convs=False):
pass
def forward(self, inputs):
# implementation is ignored
pass
2 导入模块
你可以采用两种方式导入模块，第一种是在 mmdet/models/necks/__init__.py 中添加如下内容
from .augfpn import AugFPN
第二种是增加如下代码到对应配置中，这种方式的好处是不需要改动代码
custom_imports = dict(
imports=['mmdet.models.necks.augfpn'],
allow_failed_imports=False)
3 修改配置
neck=dict(
type='AugFPN',
in_channels=[256, 512, 1024, 2048],
out_channels=256,
num_outs=5)
关于自定义模型其余相关细节例如实现新的骨架网络，头部网络、损失函数，以及运行时训练配置例如定义新的优化器、使用梯度裁剪、定制训练调度策略和钩子等，请参考文档 自定义模型 和 自定义运行时训练配置。
准备配置文件
第三步是准备训练配置所需要的配置文件。假设你打算基于 cityscapes 数据集，在 Cascade Mask R-CNN R50 中新增 AugFPN 模块，同时增加 Rotate 或者 Translate 数据增强策略，假设你的配置文件位于 configs/cityscapes/ 目录下，并且取名为 cascade-mask-rcnn_r50_augfpn_autoaug-10e_cityscapes.py，则配置信息如下：
# 继承 base 配置，然后进行针对性修改
_base_ = [
'../_base_/models/cascade-mask-rcnn_r50_fpn.py',
'../_base_/datasets/cityscapes_instance.py', '../_base_/default_runtime.py'
]
model = dict(
# 设置 `init_cfg` 为 None，表示不加载 ImageNet 预训练权重，
# 后续可以设置 `load_from` 参数用来加载 COCO 预训练权重
backbone=dict(init_cfg=None),
# 使用新增的 `AugFPN` 模块代替默认的 `FPN`
neck=dict(
type='AugFPN',
in_channels=[256, 512, 1024, 2048],
out_channels=256,
num_outs=5),
# 我们也需要将 num_classes 从 80 修改为 8 来匹配 cityscapes 数据集标注
# 这个修改包括 `bbox_head` 和 `mask_head`.
roi_head=dict(
bbox_head=[
dict(
type='Shared2FCBBoxHead',
in_channels=256,
fc_out_channels=1024,
roi_feat_size=7,
# 将 COCO 类别修改为 cityscapes 类别
num_classes=8,
bbox_coder=dict(
type='DeltaXYWHBBoxCoder',
target_means=[0., 0., 0., 0.],
target_stds=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2]),
reg_class_agnostic=True,
loss_cls=dict(
type='CrossEntropyLoss',
use_sigmoid=False,
loss_weight=1.0),
loss_bbox=dict(type='SmoothL1Loss', beta=1.0,
loss_weight=1.0)),
dict(
type='Shared2FCBBoxHead',
in_channels=256,
fc_out_channels=1024,
roi_feat_size=7,
# 将 COCO 类别修改为 cityscapes 类别
num_classes=8,
bbox_coder=dict(
type='DeltaXYWHBBoxCoder',
target_means=[0., 0., 0., 0.],
target_stds=[0.05, 0.05, 0.1, 0.1]),
reg_class_agnostic=True,
loss_cls=dict(
type='CrossEntropyLoss',
use_sigmoid=False,
loss_weight=1.0),
loss_bbox=dict(type='SmoothL1Loss', beta=1.0,
loss_weight=1.0)),
dict(
type='Shared2FCBBoxHead',
in_channels=256,
fc_out_channels=1024,
roi_feat_size=7,
# 将 COCO 类别修改为 cityscapes 类别
num_classes=8,
bbox_coder=dict(
type='DeltaXYWHBBoxCoder',
target_means=[0., 0., 0., 0.],
target_stds=[0.033, 0.033, 0.067, 0.067]),
reg_class_agnostic=True,
loss_cls=dict(
type='CrossEntropyLoss',
use_sigmoid=False,
loss_weight=1.0),
loss_bbox=dict(type='SmoothL1Loss', beta=1.0, loss_weight=1.0))
],
mask_head=dict(
type='FCNMaskHead',
num_convs=4,
in_channels=256,
conv_out_channels=256,
# 将 COCO 类别修改为 cityscapes 类别
num_classes=8,
loss_mask=dict(
type='CrossEntropyLoss', use_mask=True, loss_weight=1.0))))
# 覆写 `train_pipeline`，然后新增 `AutoAugment` 训练配置
train_pipeline = [
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True, with_mask=True),
dict(
type='AutoAugment',
policies=[
[dict(
type='Rotate',
level=5,
img_fill_val=(124, 116, 104),
prob=0.5,
scale=1)
],
[dict(type='Rotate', level=7, img_fill_val=(124, 116, 104)),
dict(
type='TranslateX',
level=5,
prob=0.5,
img_fill_val=(124, 116, 104))
],
]),
dict(
type='RandomResize',
scale=[(2048, 800), (2048, 1024)],
keep_ratio=True),
dict(type='RandomFlip', prob=0.5),
dict(type='PackDetInputs'),
]
# 设置每张显卡的批处理大小，同时设置新的训练 pipeline
data = dict(
samples_per_gpu=1,
workers_per_gpu=3,
train=dict(dataset=dict(pipeline=train_pipeline)))
# 设置优化器
optim_wrapper = dict(
type='OptimWrapper',
optimizer=dict(type='SGD', lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=0.0001))
# 设置定制的学习率策略
param_scheduler = [
dict(
type='LinearLR', start_factor=0.001, by_epoch=False, begin=0, end=500),
dict(
type='MultiStepLR',
begin=0,
end=10,
by_epoch=True,
milestones=[8],
gamma=0.1)
]
# 训练，验证，测试配置
train_cfg = dict(type='EpochBasedTrainLoop', max_epochs=10, val_interval=1)
val_cfg = dict(type='ValLoop')
test_cfg = dict(type='TestLoop')
# 我们采用 COCO 预训练过的 Cascade Mask R-CNN R50 模型权重作为初始化权重，可以得到更加稳定的性能
load_from = 'https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/cascade_rcnn/cascade_mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco/cascade_mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200203-9d4dcb24.pth'
训练新模型
为了能够使用新增配置来训练模型，你可以运行如下命令：
python tools/train.py configs/cityscapes/cascade-mask-rcnn_r50_augfpn_autoaug-10e_cityscapes.py
如果想了解更多用法，可以参考 例子1。
测试和推理
为了能够测试训练好的模型，你可以运行如下命令：
python tools/test.py configs/cityscapes/cascade-mask-rcnn_r50_augfpn_autoaug-10e_cityscapes.py work_dirs/cascade-mask-rcnn_r50_augfpn_autoaug-10e_cityscapes/epoch_10.pth
如果想了解更多用法，可以参考 例子1。