mmdetection测试训练结果
时间: 2023-03-20 11:02:53 浏览: 121
对于mmdetection测试训练结果的问题,我可以回答。
mmdetection是一个基于PyTorch的开源目标检测工具箱,支持多种目标检测模型的训练和测试。在进行测试时,可以使用训练得到的模型来对测试图像进行检测,并输出检测结果。
具体而言,在测试过程中,可以使用命令行工具或者API接口来进行调用。测试结果会以JSON或者可视化图像的形式输出,并可以选择性地保存。
需要注意的是,在测试过程中,需要针对不同的数据集和模型进行相应的配置,以获得最佳的检测效果。此外,在使用mmdetection进行目标检测时,也需要对数据集进行预处理和数据增强,以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
相关问题
mmdetection训练结果
mmdetection的训练结果可以通过可视化分析工具来进行分析和选择合适的模型进行后续测试。这个工具可以绘制每次验证结果的mAP(平均精度均值)结果曲线,以帮助选择最佳模型。具体的命令如下:
```
python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve ./work_dir/20201228_234809.log.json --keys mAP --legend mAP --out mAP.jpg
```
在训练过程中,可以观察一些参数的变化来了解训练情况。例如,eta表示剩余的训练时间,memory表示内存使用情况。而损失函数方面,loss_rpn_cls表示rpn层的分类损失,loss_rpn_bbox表示rpn层的回归损失,loss_cls表示分类损失,loss_bbox表示回归损失。其中,总损失(loss)是这四个损失之和。另外,还有一个指标是准确度(acc)。希望这些信息对你有帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【mmdetection】绘制训练结果中验证集测试的mAP曲线图](https://blog.csdn.net/weixin_46600060/article/details/125090202)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【mmdetection】使用coco数据集训练后结果可视化](https://blog.csdn.net/qq_41627396/article/details/116834884)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
mmdetection测试结果保存
在mmdetection框架中,可以通过以下方法将测试结果保存下来:
1. 首先,创建一个test.py文件,并添加以下代码:
```
from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result_pyplot
import os
imagepath = r'D:\software\opensources\mmdet214\data\new_cell_cocoformat\valset' # 需要加载的测试图片的文件路径
savepath = r'D:\software\opensources\mmdet214\configs\retinanet\cell\test_show' # 保存测试图片的路径
config_file = r'D:\software\opensources\mmdet214\configs\cell\retinanet_r101_fpn_1x_cell.py' # 网络模型
checkpoint_file = r'D:\software\opensources\mmdet214\work_dirs\retinanet_r101_fpn_1x_cell_1300_472\epoch_100.pth' # 训练好的模型参数
device = 'cuda:0'
# 初始化检测器模型
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device=device)
# 对每张测试图片进行推理和结果保存
for filename in os.listdir(imagepath):
img = os.path.join(imagepath, filename)
result = inference_detector(model, img)
out_file = os.path.join(savepath, filename)
show_result_pyplot(model, img, result, out_file, score_thr=0.6)
```
2. 修改mmdet\apis\inference.py文件中的show_result_pyplot函数,添加一个out_file参数,并将其传递给model.show_result函数。具体修改内容如下:
```
def show_result_pyplot(model, img, result, out_file, score_thr=0.3, title='result', wait_time=0):
"""
Visualize the detection results on the image.
Args:
model (nn.Module): The loaded detector.
img (str or np.ndarray): Image filename or loaded image.
result (tuple[list or list): The detection result, can be either (bbox, segm) or just bbox.
score_thr (float): The threshold to visualize the bboxes and masks.
title (str): Title of the pyplot figure.
wait_time (float): Value of waitKey param. Default: 0.
out_file (str): Path to save the visualization result.
"""
if hasattr(model, 'module'):
model = model.module
model.show_result(img, result, out_file, score_thr=score_thr, show=True, wait_time=wait_time, win_name=title, bbox_color=(72, 101, 241), text_color=(72, 101, 241))
```
通过以上两个步骤,你可以在mmdetection框架中测试图片并保存结果。每个测试图片的结果将保存在指定的路径下。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [(最新)mmdetection测试单张/多张图片并保存](https://blog.csdn.net/weixin_41922853/article/details/118807709)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]