mmdetection test.py使用
时间: 2023-05-31 21:18:56 浏览: 157
### 回答1:
mmdetection test.py 是一个命令行工具,用于在mmdetection框架中进行模型测试。通过该工具,可以加载训练好的模型,对测试集进行预测,并输出预测结果。在使用该工具时,需要指定测试集的路径、模型的路径、输出结果的路径等参数。具体使用方法可以参考mmdetection官方文档。
### 回答2:
MMDetection是一个基于PyTorch的开源目标检测框架,可用于各种物体检测任务。在MMDetection中,test.py是用于测试训练好的模型的主要脚本之一。
使用test.py脚本,需要先准备测试集数据和训练好的模型。测试集数据通常包括一组或多组待检测的图像,这些图像需要与训练集数据的格式相同。训练好的模型可以是从已有的预训练模型微调而来,也可以是从头开始训练的。
在准备好数据和模型后,可以使用test.py脚本进行测试。具体步骤如下:
1. 修改配置文件
首先需要编辑配置文件,将项目的路径和测试文件路径等参数设置正确。配置文件通常保存在config文件夹中,其中包括运行模型的参数、模型架构、训练方案等。可用记事本或其他编辑器打开该文件进行修改。
2. 运行测试
在命令行中输入以下代码即可运行测试
python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [--out ${RESULT_FILE}] [--eval ${EVAL_METRICS}] [--show] [--show-dir ${SHOW_DIR}]
其中,${CONFIG_FILE}是指配置文件的路径;${CHECKPOINT_FILE}是指训练好的模型的路径;${RESULT_FILE}是指测试结果保存的路径;${EVAL_METRICS}是指测试评价指标,如AP、AR等;--show和--show-dir参数是可选的,前者用于显示测试结果的图像,后者用于指定显示结果的文件夹路径。
3. 测试结果
测试完成后,可以查看测试结果。如果指定了--out参数,则测试结果会保存在该路径下,可以使用文本编辑器或其他工具打开查看。如果使用了--show参数,则测试结果的图像会显示在屏幕上,可以逐一查看每张图片的检测结果。
总之,MMDetection的test.py脚本是一个十分重要的工具,它可以方便快捷地进行目标检测模型的测试。需要注意的是,在实际应用中,还需根据具体任务和数据情况进行适当的参数调整和模型优化,以获得更佳的检测结果。
### 回答3:
mmdetection是一个基于PyTorch框架的目标检测工具,提供了训练和测试目标检测模型的工具链。其中test.py是用来测试训练好的目标检测模型的脚本。
在使用mmdetection之前,需要先安装相关的依赖包和mmdetection。可以使用以下命令安装:
```
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .
```
安装完成后,需要下载数据集和预训练模型,可以通过以下命令进行下载:
```
python tools/get_data.py
```
然后,需要准备测试集的数据和相应的配置文件。测试集的数据应该放在一个文件夹中,并且每个图片需要有一个对应的xml文件。配置文件可以在configs文件夹中找到,需要选择与训练时使用的配置文件相同的配置文件。
接下来就可以运行test.py脚本进行测试,例如:
```
python tools/test.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/epoch_12.pth --eval bbox
```
其中,第一个参数是配置文件的路径,第二个参数是模型权重文件的路径,第三个参数是评估的指标,这里选择bbox指标,即bounding box的准确率和AP值。运行完后,会在结果文件夹中生成测试结果。
mmdetection的test.py脚本还提供了很多其他的参数,可以通过以下命令查看:
```
python tools/test.py --help
```
总之,mmdetection test.py可以方便地测试训练好的目标检测模型,并输出评估结果,可用于模型优化和验证。