mmdetection可视化

mmdetection提供了一种简单的特征可视化方法，它不像Grad-CAM算法那样通过反向传播值直接对分类或检测结果进行可视化，而是将特征层中的最大像素值视为重要的特征，并将其可视化出来。这种方法通常在测试阶段使用，可以可视化模型的预测效果。在训练阶段使用该方法效果不太明显。\[1\]

要进行特征可视化，可以参考Airs_Gao的博文中关于coco数据集评价指标的详细介绍。首先，将训练好的.pth文件放入checkpoints文件夹中。然后，使用benchmark.py文件记录fps参数，即每秒检测的帧数，它代表了模型的推理速度。可以使用以下命令进行记录：python ./tools/analysis_tools/benchmark.py ./configs/cascade_rcnn/cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py ./checkpoints/epoch_100.pth\[2\]

另外，还可以计算模型的FLOPs和参数量，这两个指标是衡量模型性能的重要指标，数值越低越好。在使用get_flops.py代码之前，需要先修改所需图片的尺寸。可以使用以下命令进行计算：python tools/analysis_tools/get_flops.py ./configs/cascade_rcnn/cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [mmdetection里进行特征图可视化](https://blog.csdn.net/weixin_41311686/article/details/125421382)[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* *3* [【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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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