原博文链接：MMDetection框架入门教程（二）：快速上手教程_mmdetection教程_Maples丶丶的博客-CSDN博客

一、MMDetection是什么

  MMDetection是OpenMMLab家族中的一员，主要负责2D目标检测领域（比如MMDetection3D则负责3D目标检测）。首先我们需要知道为什么会出现MMDetection这个框架。当前目标检测算法众多，方法复杂，细节较多，个人复现起来难度很大，而且由于缺少共享平台和统一规范，就算有人成功实现了某一个算法，也很难被其他人复用。
       于是商汤和港中文大学集中了一批人，使用统一的代码规范复现了当前大部分主流和前沿的模型，比如Faster R-CNN系列、YOLO系列，以及较新的DETR等（如下图所示），并提供了预训练模型。其他人只需要遵循这个规范，就能直接“白嫖”，不需要自己再重新实现一遍，而这个规范就是MMDetection。

 二、算法整体流程

所有目标检测算法都可以按照训练和测试抽象成若干模块，初学者来说只要理解各个模块的输入输出以及实现的功能即可。

1、 训练流程

 2、测试流程

相较于训练流程，测试时只有模型的前向推理过程，因此不需要正负样本分配、平衡、计算loss等操作，流程会更简单一些。

 三、算法搭建流程

        以训练流程为例，对于Tensorflow和Pytorch，我们需要编写数据读取、数据预处理、数据增强、算法模型、loss函数、训练策略的代码，最后将其整合进train()函数中开始训练，过程十分繁琐。由于MMDetection已经实现了上述步骤中的绝大部分方法，我们只需要调用现成的函数即可，具体是在Config文件中配置好相应方法的参数，并将Config文件传给MMDetection自带的train()函数，然后框架就会解析Config文件，自动调用配置好的方法，完成训练流程。所以在MMDetection上搭建一个算法，我们要做的事情只有3件：准备数据集、编写Config文件、调用框架自带的train.py开始训练。

 1、准备数据集

        MMDetection已经实现了COCO数据集的处理，我们这里就直接使用COCO 2014数据集。下载好的数据集目录结构如下图所示，annotations文件夹中以json文件格式存放了标注数据，其中目标框的标注信息在instances文件中。

 2、编写Config文件

        RetinaNet的配置文件位于MMDetection源码的./configs/retinanet路径下，打开目录会发现里面有很多Config文件，文件命名规则遵循：

{model}_[model setting]_{backbone}_{neck}_[norm setting]_[misc]_[gpu x batch_per_gpu]_{schedule}_{dataset}

其中大括号表示必选，大括号表示可选。比如我们接下来要使用的配置文件retinanet_r50_fpn_1x_coco.py含义就是：模型名称是RetinaNet，主干是ResNet50，Neck是FPN，训练12个Epoch（1个x是12，2个x就是24），使用COCO数据集。更详细的字段说明可以在官方说明文档中查阅。

 但当我们打开配置文件retinanet_r50_fpn_1x_coco.py时，发现里面只有几行代码：

       其实MMDetection中配置文件是通过继承 + 修改的方式完成用户自定义配置文件的。配置文件开头的_base_ = list()表示你需要继承的配置文件，然后通过重写的方式完成对应属性的修改。如果想要查看完整的配置文件信息，不需要依据_base_一级一级往上查找，可以通过官方给定的工具./tools/misc/print_config.py来打印配置文件：

      然后就可以看到retinanet_r50_fpn_1x_coco.py对应的完整的配置文件内容，第二节提到的各个模块都可以在配置文件中找到对应的定义。配置文件由一串字典dict和变量的定义组成，经由Config.fromfile(filepath)函数加载后会返回一个Config类型的变量（MMCV的一个数据结构），然后MMDetection框架就能根据这个Config调用相关的build_detector()方法构建对应的模块。
        具体地，build_detector()方法首先会根据字典中的type找到对应的类(Class)，这个类的类名就是type字符串的值，且这个类一定是事先注册(Registry) 好的，MMDetection能够根据type值查询到具体的类，否则就会报错。比如在下面配置文件中，model的type值为RetinaNet，我们可以在./mmdet/models/detectors/retinanet.py中找到定义。

 ..........

3、训练网络

        写完配置文件后，就可以直接调用./tools/train.py指定配置文件进行训练。train.py包含了模型配置、数据集配置、训练配置、Hook配置等的解析，以及根据配置信息构造训练，用户的自定义操作可以通过Hook进行配置，一般无需修改train.py文件。

 四、总结

       本文利用MMDetection已经实现的RetinaNet模型在COCO上进行训练作为示例，演示了MMDetection的模型训练流程。总的来说分为三个步骤：

1、准备数据集
2、准备配置文件：配置文件由一系列dict组成，dict中的type键值代表注册的类别，build函数可以通过识别dict中的type来初始化对应的类。配置文件一般会继承一个通用配置文件，然后在此基础上根据需求调整。
3、开始训练：调用MMDetection自带的train.py进行训练。