mmdetection3d如何测试模型在测试集上的推理速度

您可以使用mmdetection3d中提供的测试脚本来测试模型在测试集上的推理速度。您可以执行以下命令：

python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [--out ${RESULT_FILE}] [--eval ${EVAL_METRICS}] [--show] [--gpu ${GPU_NUM}] [--options ${OPTIONS}]

其中，`${CONFIG_FILE}`是您的配置文件路径，`${CHECKPOINT_FILE}`是您的训练权重文件路径，`${RESULT_FILE}`是测试结果保存路径，`${EVAL_METRICS}`是评估指标，默认为`bbox`，`${GPU_NUM}`是GPU数量，`${OPTIONS}`是其他选项，例如`--show`用于可视化结果。

执行测试脚本后，您可以获得模型的推理速度和指定评估指标的测试结果。

相关问题

mmdetection进行模型推理

在MMDetection中，模型推理是指使用训练好的模型来检测图像上的目标。一个模型在MMDetection中由一个配置文件和对应的存储在checkpoint文件内的模型参数组成。通过加载训练好的参数和配置文件，我们可以使用MMDetection进行模型推理。

MMDetection在Model Zoo中提供了许多预训练的检测模型，同时也支持多种标准数据集，如Pascal VOC、COCO、Cityscapes和LVIS等。你可以使用这些模型和数据集来进行各种任务，包括在给定图片上进行推理、在标准数据集上测试现有模型以及在标准数据集上训练预定义的模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MMdetection官方中文文档1：使用已有模型在标准数据集上进行推理](https://blog.csdn.net/weixin_43869938/article/details/120815928)[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%"]
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mmdetection测试时 推理

MMDetection在测试模式下，既支持单张图片的推理，也支持对图像进行批量推理。默认情况下，使用单张图片的测试。如果想要开启批量推理，可以通过修改测试数据配置文件中的samples_per_gpu参数来实现。具体的配置文件修改方法如下：data = dict(train=dict(...), val=dict(...), test=dict(samples_per_gpu=2, ...))。

关于MMDetection的更多详细信息和用法，可以参考官方的文档手册，网址是https://mmdetection.readthedocs.io/en/latest/ [2]。

此外，还有一个基于MMDetection的轻量级检测模型叫做MMDetection_Lite，它实现了一些轻量级的检测模型。MMDetection_Lite的安装方式和MMDetection相同。对于不同的数据集，可以进行相应的训练和测试。例如，在voc0712数据集上进行训练，在voc2007数据集上进行测试。对于不同的输入形状，可以得到相应的mAP结果。例如，对于输入形状为320*320的图像，mAP为0.71；对于输入形状为352*352的图像，mAP为0.722；对于输入形状为384*384的图像，mAP为... 。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MMdetection官方中文文档1：使用已有模型在标准数据集上进行推理](https://blog.csdn.net/weixin_43869938/article/details/120815928)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [MMDetection系列 | 1. MMDetection安装流程与测试](https://blog.csdn.net/weixin_44751294/article/details/126735719)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [thundernet_mmdetection:雷网ncnn](https://download.csdn.net/download/weixin_42171208/18526283)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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