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

mmdetection3d 推理

### 使用 mmdetection3d 进行推理

为了使用 `mmdetection3d` 库进行三维物体检测和其他任务的推理，可以按照以下方法操作。此过程涉及配置文件准备、模型加载以及数据预处理等多个方面。

#### 配置环境与安装依赖项
确保已经正确设置了 Python 环境并安装了必要的库。可以通过 pip 或者 conda 安装 mmdetction3d 及其依赖包：

pip install mmcv-full mmdet mmdet3d

#### 加载预训练模型
对于特定的任务（如 LiDAR 基础的目标检测），可以从官方仓库下载对应的权重文件，并指定路径给 config 文件中的 pretrained 参数。下面是一个简单的例子展示如何加载一个基于 PointPillars 的模型用于 KITTI 数据集上的车辆检测[^1]。

from mmdet3d.apis import init_detector, inference_detector

config_file = 'configs/pointpillars/hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-car.py'
checkpoint_file = 'checkpoints/hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-car_20200620_230421-aa0fcb51.pth'

model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')

#### 准备输入数据
通常情况下，测试样本应该遵循所选框架的数据格式要求。如果是以点云作为输入，则可能需要将其转换成 numpy 数组形式；如果是图像序列则需调整尺寸等参数使其匹配网络预期输入规格。这里假设有一个名为 `data_path` 的变量指向待测点云文件的位置。

import torch
from mmdet3d.datasets.pipelines import Compose
from tools.misc import visualize_open3d as vis_o3d

test_pipeline = [
    dict(type='LoadPointsFromFile', coord_type='LIDAR'),
    dict(
        type='DefaultFormatBundle3D',
        class_names=['Car'],
        with_label=False),
    dict(type='Collect3D', keys=['points'])
]

pipeline = Compose(test_pipeline)

sample = {'pts_filename': data_path}
result = pipeline(sample)
data = result['data']

with torch.no_grad():
    results = model(return_loss=False, rescale=True, **data)

#### 执行预测并解析结果
调用 `inference_detector()` 方法传入初始化好的 detector 和前一步骤得到的数据字典即可获得最终的结果列表。每个元素代表一类对象的信息集合，包括边界框坐标、类别标签及置信度得分等属性。

bboxes, scores, labels = results[0]['boxes_3d'].tensor.cpu().numpy(), \
                         results[0]['scores_3d'].cpu().numpy(), \
                         results[0]['labels_3d'].cpu().numpy()

for bbox, score, label in zip(bboxes, scores, labels):
    print(f'Label:{label}, Score:{score:.2f}')
    print('Bounding Box:', bbox.tolist())

上述代码片段展示了基本的工作流程，实际应用中还需要考虑更多的细节设置，比如不同的传感器模态组合、更复杂的后处理逻辑等等。

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%"]
[ .reference_list ]