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  在默认的”指令模式”下按 i 进入编辑模式 在非指令模式下按 ESC 返回指令模式 在”指令模式”下输入: :w 保存当前文件 :q 退出编辑,如果文件为保存需要用强制模式 :q! 强制退出不保存修改 :wq 组合指令, 保存并退出 在”指令模式”下移动: h 左 j 下 k 上 l 右

 ctrl+shift+p : 打開命令窗 ctrl+shift+space : 圈選括號內的內容

  首先需要安装Package control，如果已经安装请跳过此步骤。按Ctrl+Shift+p打开命令框，搜索PCI，点击图中条目安装，如下图： 按 Ctrl+Shift+p 打开命令框，搜索PCI，打开package安装框 搜索PrettyJson，点击条目安装，如下图：

1. 训练 python tools/train.py [configs_file] --gpus 1 --work_dir work_dirs 2. 测试 （1）Output pkl file ​ This command will output “results_name.pkl” file. python tools/test.py [configs_file] [pth] --out results_name.pkl --eval bbox python tools/test.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth --out=work_dirs/result.pkl --eval bbox （2） Output json result file ​ This command will output “results.bbox.json” file. python tools/test.py [configs_file] [pth] --eval-options "jsonfile_prefix=results_name" --eval bbox python tools/test.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth --eval bbox --eval-options "jsonfile_prefix=results" 3. 输出coco metric python tools/analysis_tools/eval_metric.py [configs_file] [pkl_file] --eval bbox python tools/analysis_tools/eval_metric.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py work_dirs/faster_rcn...