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本项目使用的是商汤科技的mmdetection，链接如下https://github.com/open-mmlab/mmdetection 一、安装 (1)环境配置 Linux (tested on Ubuntu 16.04 and CentOS 7.2) Python 3.4+ PyTorch 1.0 Cython mmcv >= 0.2.2 (2)安装步骤 #上传的模型为已经安装后的版本，应该不需要再次安装，为保险起见，附上安装过程 先编译 cd code cd mmdetection pip install cython ./compile.sh 后安装 python(3) setup.py install # 或者用句号结尾安装 "pip install ." 二、数据准备 (1)解压数据 运行code目录下zip.py文件，解压的数据存放于data/First_round_data/目录下 (2)数据增广 运行code目录下data_augmentation.py，生成增广图集和新的标注.pkl文件，位置于mmdetection/data/coco/annotations (3)测试文件目录 运行code目录下pickle_file_creation.py，读取测试集图片名 三、模型训练 在code/mmdetection/目录下，运行 ./tools/dist_train.sh ./config/retinanet_r101_fpn_1x.py 4 --validate #其中4表示gpu数量 四、测试模型 在code/mmdetection/目录下，运行 python tools/test.py config/retinanet_r101_fpn_1x.py work_dirs/fifi/epoch_20.pth --gpus 4 --final1.pkl 运行code目录下json_to_json.py，submit/目录中将生成最终上传的json文件final.json