Вопрос или проблема
Я пытаюсь запустить masa с некоторой кастомной моделью (настроенная yolov5xu, если это имеет значение), обученной на внешнем наборе данных. Мне сложно понять, как запустить это с помощью фреймворка mmdet. Документация кажется немного неясной, так как в ней говорится, что мне нужен какой-то конфигурационный файл, но это удивительно, так как
- Я не собираюсь обучать модель, мне просто нужно model().predict()
- Конфигурационный файл содержит много деталей, с которыми я не очень знаком. Создание этого огромного конфигурационного файла для простого запуска выглядит как излишняя трата времени.
В то время как инферирование yolo с использованием встроенного API чрезвычайно просто
model = YOLO('model.pt')
results = model.predict('video.mp4', save=True)
на данный момент кажется, что сделать это с mmdet слишком сложно.
Кто-нибудь знает, могу ли я действительно легко подключить свою модель к mmdet?
Я пытался сделать конфигурацию что-то вроде
model = dict(
type="YOLOX",
backbone=dict(
init_cfg=dict(type="Pretrained", checkpoint="/path/to/yolo.pt")
)
)
load_from='/path/to/yolo.pt'
но этого, похоже, недостаточно для запуска. Он требует некоторые дополнительные поля в конфигурации.
Ответ или решение
Чтобы использовать свою кастомную предварительно обученную модель в рамках фреймворка MMDetection, необходимо правильно настроить конфигурационный файл, так как структура и формат данных требуют наличия ряда параметров для успешного инференса. Это может показаться сложным, особенно если вы планируете только провести инференс без дальнейшего обучения, но следуя инструкциям ниже, вы сможете минимизировать эти трудности.
1. Создание конфигурационного файла
Для начала создайте конфигурационный файл в формате Python (.py). Он должен содержать базовые параметры для вашей модели, такие как тип модели, параметры бэкенда и т.д. Пример конфигурационного файла для вашей YOLOv5 модели может выглядеть следующим образом:
model = dict(
type='YOLOV5', # Укажите тип вашей модели, например 'YOLOV5'
backbone=dict(
type='YOLOV5Backbone',
pretrained='/path/to/yolo.pt', # Путь к модели
),
bbox_head=dict(
type='YOLOV5Head',
num_classes=NUM_CLASSES, # Замените на количество классов в вашей задаче
...
),
...
)
# Другие параметры конфигурации
img_size = (640, 640) # Размер входного изображения
test_cfg = dict(
nms=dict(type='nms', iou_threshold=0.5) # Настройки NMS
)
# Загрузка конфигурационного файла
load_from = '/path/to/yolo.pt' # Путь к файлу модели2. Импорт необходимых модулей
Затем, импортируйте необходимые модули из MMDetection для инференса. Убедитесь, что у вас установлены все необходимые зависимости:
from mmdet.apis import init_detector, inference_detector
import mmcv3. Инициализация модели
Теперь, когда у вас есть конфигурация, вы можете инициализировать вашу модель:
config_file = 'path/to/your/config.py' # Путь к вашему конфигурационному файлу
checkpoint_file = load_from # Путь к вашему файлу весов
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0') # Используйте 'cpu' если нет GPU4. Инференс
Теперь вы можете проводить инференс на изображениях или видеофайлах. Вот как это можно сделать для изображения:
img = 'path/to/image.jpg' # Путь к изображению для инференса
result = inference_detector(model, img)
# Визуализация результатов
model.show_result(img, result, out_file='output.jpg')Для видеофайлов можно использовать похожий подход, но с обработкой всех кадров.
Заключение
Хотя настройка конфигурационного файла может показаться сложной задачей для простого инференса, это необходимо для корректной работы вашей модели в MMDetection. Также стоит обратить внимание на документацию MMDetection, где представлены различные примеры конфигурационных файлов и их структур.
Если у вас возникнут дополнительные вопросы или проблемы с настройкой, не стесняйтесь обращаться к сообществу разработчиков MMDetection или проверять issues на GitHub.