mmrotate旋转目标检测框架使用记录
最近有旋转目标检测的需求了，在寻找旋转目标检测算法的过程中，发现已经有人提前测评了各类旋转目标检测框架了，结果是mmrorate效果最好。本次记录一下mmrorate的实验过程。
将持续更新实验记录！
主要参考：
1.测评参考：
https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/123408354?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2defaultbaidujs_title~default-4-123408354-blog-124335060.pc_relevant_multi_platform_whitelistv1&spm=1001.2101.3001.4242.3&utm_relevant_index=7
2.实现过程参考
https://blog.csdn.net/Sylvia_Lan/article/details/124008837
https://github.com/open-mmlab/mmrotate
https://sxj731533730.blog.csdn.net/article/details/124107625?spm=1001.2101.3001.6650.4&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-4-124107625-blog-124008837.pc_relevant_default&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-4-124107625-blog-124008837.pc_relevant_default&utm_relevant_index=6
https://blog.csdn.net/qq_43581224/article/details/123838415
一、配置环境
1.目前电脑已有环境
（1）Ubuntu20.04
（2）Cuda==11.2+cudnn
2.下载代码建立虚拟环境
（1）下载代码
https://github.com/open-mmlab/mmrotate
（2）建立虚拟环境
用pycharm打开该代码文件夹，并添加虚拟环境
（3）安装pytorch
进入pytorch官网，找到适合自己的版本，进行下载安装。
注：如果有小伙伴和我一样安装的是Cuda11.2，在pytorch官网上，无法找到对应版本时，可是试着安装cuda11.3对应的pytorch==1.11.0版本。
(4)安装mmrorate
pip install openmim
mim install mmrotate
二、测试
1.下载权重
权重模型集合
https://download.openmmlab.com/mmrotate/v0.1.0/kfiou/r3det_kfiou_ln_r50_fpn_1x_dota_oc/r3det_kfiou_ln_r50_fpn_1x_dota_oc-8e7f049d.pth
下载后，在mmrorate文件夹下，新建model文件夹，并放入model文件夹中。
2.运行demo
运行指令格式：
python demo/image_demo.py \
${IMG_ROOT} \
${CONFIG_FILE} \
${CHECKPOINT_FILE}
IMG_ROOT：为待检测图像
CONFIG_FILE：为配置文件
CHECKPOINT_FILE：为训练好的权重。
pycharm终端cd道demo文件夹，输入
python3 image_demo.py demo.jpg ../configs/kfiou/r3det_kfiou_ln_r50_fpn_1x_dota_oc.py ../model/r3det_kfiou_ln_r50_fpn_1x_dota_oc-8e7f049d.pth
至此，可以确定整体环境没问题了。