mmdetection evaluation

MMDetection是一个基于PyTorch的开源目标检测工具箱，它提供了一系列用于训练和评估目标检测模型的功能。要进行模型评估，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 准备数据集：首先，你需要准备一个用于评估的数据集，包含图像和相应的标注文件（如XML、JSON等格式）。

2. 配置评估参数：在MMDetection中，你可以通过修改配置文件来设置评估相关的参数。配置文件通常包含模型、数据集、评估器等相关信息。

3. 运行评估脚本：使用MMDetection提供的评估脚本来执行评估任务。你可以使用命令行或脚本方式运行评估脚本，并指定相应的配置文件和模型文件路径。

4. 查看评估结果：评估完成后，你可以在终端或日志文件中看到各项指标的评估结果，如准确率、召回率、平均精度等。

需要注意的是，具体的评估步骤和指标可能会根据你所使用的具体任务和数据集而有所不同。你可以参考MMDetection官方文档以获取更详细的评估方法和参数设置。

相关问题

mmdetection swin maskrcnn

mmdetection swin maskrcnn是一个基于Swin Transformer的目标检测模型。你可以使用命令"python demo/image_demo.py demo/52.tif configs/swin/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco.py work_dirs/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco/latest.pth"来进行测试。\[1\]

在配置文件中，你可以修改configs文件夹下的相关配置，例如albu_example、atss和_base_等文件夹。其中_base_文件夹是最根本的继承，包含了数据集的训练方法、数据增强、测试方法等。\[2\]

如果你使用的是自定义数据集，需要注意是否标注了mask。通常情况下，自定义数据集只会标注bbox，所以需要禁用mask-rcnn中的mask。具体操作包括：
1. 在基础模型文件cascade_mask_rcnn_swin_fpn.py中将use_mask由True改为False，并注释掉mask_roi_extractor和mask_head两个变量。
2. 在入口配置文件cascade_mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_giou_4conv1f_adamw_3x_coco.py中，将train_pipeline中的with_mask由True改为False，并在dict(type='Collect', keys=\['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels', 'gt_masks'\])中去掉'gt_masks'。
3. 在数据集描述文件coco_instance.py中，将evaluation中的metric中去掉'segm'。\[3\]

这样配置之后，你就可以使用mmdetection swin maskrcnn进行目标检测了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Ubuntu和Windows使用Mmdetection训练Swin-Transformer+Mask-RCNN](https://blog.csdn.net/Wddym/article/details/125268262)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [利用mmdetection训练自己数据集过程error解决汇总](https://blog.csdn.net/QQ992281036/article/details/126979053)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [swing transformer中修改mmdetection预训练的mask-rcnn使类别数适应custom dataset](https://blog.csdn.net/zkp_987/article/details/125724107)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

mmdetection配置文件解读

mmdetection是一个基于PyTorch的目标检测框架，其配置文件是控制模型训练、测试和推理的重要参数。下面是一个mmdetection配置文件的解读：

# model settings
model = dict(
    type='RetinaNet',
    pretrained='torchvision://resnet50',
    backbone=dict(
        type='ResNet',
        depth=50,
        num_stages=4,
        out_indices=(0, 1, 2, 3),
        frozen_stages=1,
        norm_cfg=dict(type='BN', requires_grad=True),
        norm_eval=True,
        style='pytorch'),
    neck=dict(
        type='FPN',
        in_channels=[256, 512, 1024, 2048],
        out_channels=256,
        num_outs=5),
    bbox_head=dict(
        type='RetinaHead',
        num_classes=80,
        in_channels=256,
        stacked_convs=4,
        feat_channels=256,
        octave_base_scale=4,
        scales_per_octave=3,
        anchor_ratios=[0.5, 1.0, 2.0],
        anchor_strides=[8, 16, 32, 64, 128],
        target_means=[.0, .0, .0, .0],
        target_stds=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0],
        loss_cls=dict(
            type='FocalLoss',
            use_sigmoid=True,
            gamma=2.0,
            alpha=0.25,
            loss_weight=1.0),
        loss_bbox=dict(type='SmoothL1Loss', beta=0.11, loss_weight=1.0)),
    # training and testing settings
    train_cfg=dict(
        assigner=dict(
            type='MaxIoUAssigner',
            pos_iou_thr=0.5,
            neg_iou_thr=0.4,
            min_pos_iou=0,
            ignore_iof_thr=-1),
        smoothl1_beta=1.0,
        allowed_border=-1,
        pos_weight=-1,
        debug=False),
    test_cfg=dict(
        nms_pre=1000,
        min_bbox_size=0,
        score_thr=0.05,
        nms=dict(type='nms', iou_threshold=0.5),
        max_per_img=100))

# dataset settings
dataset_type = 'CocoDataset'
data_root = 'data/coco/'
img_norm_cfg = dict(
    mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True)
train_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True),
    dict(type='Resize', img_scale=(1333, 800), keep_ratio=True),
    dict(type='RandomFlip', flip_ratio=0.5),
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
    dict(type='Pad', size_divisor=32),
    dict(type='DefaultFormatBundle'),
    dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels']),
]
test_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(
        type='MultiScaleFlipAug',
        img_scale=(1333, 800),
        flip=False,
        transforms=[
            dict(type='Resize', keep_ratio=True),
            dict(type='RandomFlip'),
            dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
            dict(type='Pad', size_divisor=32),
            dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
            dict(type='Collect', keys=['img']),
        ])
]
data = dict(
    samples_per_gpu=2,
    workers_per_gpu=2,
    train=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=data_root + 'annotations/instances_train2017.json',
        img_prefix=data_root + 'train2017/',
        pipeline=train_pipeline),
    val=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=data_root + 'annotations/instances_val2017.json',
        img_prefix=data_root + 'val2017/',
        pipeline=test_pipeline),
    test=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=data_root + 'annotations/instances_val2017.json',
        img_prefix=data_root + 'val2017/',
        pipeline=test_pipeline))
evaluation = dict(interval=1, metric='bbox')

# optimizer
optimizer = dict(type='SGD', lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=0.0001)
optimizer_config = dict(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2))

# learning policy
lr_config = dict(
    policy='step',
    warmup='linear',
    warmup_iters=500,
    warmup_ratio=0.001,
    step=[8, 11])
total_epochs = 12

# checkpoints
checkpoint_config = dict(interval=1)
log_config = dict(interval=50, hooks=[dict(type='TextLoggerHook')])

# runtime settings
dist_params = dict(backend='nccl')
log_level = 'INFO'
work_dir = './work_dirs/retinanet_r50_fpn_1x'
load_from = None
resume_from = None
workflow = [('train', 1)]

上述配置文件的主要部分包括：

1. `model`：模型设置，包括模型类型、预训练模型、骨干网络、neck、bbox_head等。
2. `dataset`：数据集设置，包括数据集类型、数据集路径、数据预处理管道等。
3. `optimizer`：优化器设置，包括优化器类型、学习率、动量、权重衰减等。
4. `lr_config`：学习率调整策略，包括学习率策略、热身策略、步数和对应学习率等。
5. `total_epochs`：训练总轮数。
6. `checkpoint_config`：保存模型检查点的间隔。
7. `log_config`：日志设置，包括日志输出间隔和日志输出方式等。
8. `dist_params`：分布式参数设置，包括分布式后端等。
9. `work_dir`：训练、测试和推理结果保存路径。
10. `load_from`和`resume_from`：模型加载和恢复路径。
11. `workflow`：训练、测试和推理流程，包括每个阶段的GPU数量。