PyTorch MMClassification
fengbingchun 人气:0MMClassification是一个基于PyTorch的开源图像分类工具箱,是OpenMMLab项目的一部分,源码传送门,最新发布版本为v0.23.2,License为Apache-2.0。它支持在Windows、Linux和Mac上运行。
1.安装:使用conda安装
(1).创建openmmlab虚拟环境:
conda create -n openmmlab python=3.8
conda activate openmmlab
(2).安装PyTorch:这里PyTorch使用1.11.0版本,CUDA使用10.2版本,此CUDA版本对PyTorch各版本都支持
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
(3).安装MMCV:MMCV有两个版本,这里安装带CUDA的mmcv-full
1).mmcv-full: 完整版,包含所有的特性以及丰富的开箱即用的CUDA算子,安装此版本需要较长时间。
2).mmcv:精简版,不包含CUDA算子但包含其余所有特性和功能,类似MMCV 1.0之前的版本。
不要在同一个环境中安装两个版本,否则可能会遇到类似ModuleNotFound的错误。在安装一个版本之前,需要先卸载另一个:
pip uninstall mmcv-full
pip uninstall mmcv
注意:这里mmcv-full使用1.5.3版本。CUDA版本和PyTorch版本与安装PyTorch时保持一致
pip install mmcv-full==1.5.3 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.11.0/index.html
(4).安装MMClassification:没有通过源码安装
pip install mmcls==0.23.2
2.测试:论文:《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》
ImageNet数据集:是根据WordNet层次结构组织的图像数据集,ImageNet_1000_label中给出了1000类别中label对应的id值。
(1).下载模型(checkpoint):
def download_checkpoint(path, name, url): if os.path.isfile(path+name) == False: print("checkpoint(model) file does not exist, now download ...") subprocess.run(["wget", "-P", path, url]) path = "../../data/model/" checkpoint = "vgg19_batch256_imagenet_20210208-e6920e4a.pth" url = "https://download.openmmlab.com/mmclassification/v0/vgg/vgg19_batch256_imagenet_20210208-e6920e4a.pth" download_checkpoint(path, checkpoint, url)
(2).根据配置文件和checkpoint文件构建模型:
config = "../../src/mmclassification/configs/vgg/vgg19_8xb32_in1k.py"
model = init_model(config, path+checkpoint, device)
(3).准备测试图像:原始图像来自网络
image_path = "../../data/image/" image_name = "6.jpg"
(4).进行推理:
result = inference_model(model, image) print(mmcv.dump(result, file_format='json', indent=4)) # show_result_pyplot(model, image, result)
执行结果如下图所示:
GitHub传送门
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