Mmdetection为港中文开源系列库Openlab的重要组成部分，为目标检测领域中较为知名的开源库，特点是模块化，实现新算法比较多（但现在官方没有支持Yolo系列算法，可以参考网上资源进行实现），有助于在同一框架下实现目标检测相关算法的科研，应用。Openlab系列库还包括用于语义分割的mmsegmentation，用于行为理解的mmaction等。
安装流程：
官方安装方式坑比较多，
https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/install.md
推荐使用docker安装
- 在docker hub上搜索mmdetection,选择下载量最高的docker
docker pull vistart/mmdetection
经验证该docker内，mmdetection版本为2.2.0，mmcv版本为0.62
- 安装后直接跑程序会报编译错误，查找后，应对mmdetection进行重现编译，否则无法使用GPU。
2.1先进入mmdetection文件夹
cd mmdetection
2.2删除该路径下的build文件夹
rm -rf ./build
2.3重新编译mmdetection
pip install -v -e .
如果docker 内pip命令有问题，使用pip3命令或其他方式解决。
等待编译完成。
- 验证
3.1下载预训练权重
Model zoo地址如下：
https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/model_zoo.md
我们选择下载faster r-cnn作为测试
下载pytorch版本权重，faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth
将该权重放在docker内文件夹
/mmdetection/checkpoints
3.2使用脚本测试
执行推理jupyter脚本
/mmdetection/demo/inference_demo.ipynb
注意配置文件，权重文件，测试图像路径等。
