本文主要是介绍手把手教你MMDetection实战，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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本页提供有关MMDetection用法的基本教程。有关安装说明，请参阅INSTALL.md。
目录
- 预训练模型的推论
- 训练模型
- 有用的工具
- 如何
预训练模型的推论
我们提供测试脚本以评估整个数据集（COCO，PASCAL VOC等），还提供一些高级api，以便更轻松地集成到其他项目。
名词解析
- ${CONFIG_FILE}：代表着 config/里面文件的位置，比如configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x.py。
- ${CHECKPOINT_FILE}：代表着模型权重所在的位置。比如checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_20181010-3d1b3351.pth。
- [--out ${RESULT_FILE}]：代表着测试生成的文件的位置。
- [--eval ${EVAL_METRICS}]：所选用的测试方式，EVAL_METRICS 下面有解析。
- ${GPU_N
这篇关于手把手教你MMDetection实战的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
