mmdetection怎么得到分割的混淆矩阵
时间: 2023-08-14 16:42:03 浏览: 63
要得到mmdetection模型的分割混淆矩阵,需要进行以下步骤:
1. 首先,在训练或测试时,需要在配置文件中指定`evaluation`选项为`semantic_segmentation`,并设置`metric`选项为`mIoU`或`mDice`。
2. 接着,在训练或测试时,mmdetection会自动计算每个类别的预测结果和真实标注之间的混淆矩阵。
3. 训练结束后,可以在mmdetection的日志中找到每个类别的混淆矩阵,并计算出平均交并比(mIoU)或平均Dice系数(mDice)。
4. 此外,也可以通过在mmdetection的代码中添加一些调试信息来获取混淆矩阵和其他指标,例如在`mmdet/core/evaluation/segmentation.py`中添加打印混淆矩阵的代码。
需要注意的是,分割混淆矩阵只能在测试时计算,因为它需要使用模型的预测结果和真实标注进行比较。
相关问题
mmdetection中混淆矩阵
mmdetection中的混淆矩阵是用于评估目标检测任务性能的一个指标,用于衡量模型在预测过程中对不同类别的目标的准确性。混淆矩阵是一个二维矩阵,其中行表示模型预测的类别,列表示实际的类别。每个元素表示模型在预测为某个类别时,实际上属于其他类别的样本数量。
在mmdetection中绘制混淆矩阵可以使用多种方法。下面列出了三个常用的方法:
1. 使用matplotlib库中的imshow函数绘制混淆矩阵的热度图。首先,需要导入numpy和matplotlib.pyplot库,并定义一个二维数组来表示混淆矩阵。然后使用imshow函数将矩阵以热度图的形式显示出来,并可以设置颜色映射。最后使用xticks和yticks函数设置坐标轴的标签。可以参考引用中的例子来绘制混淆矩阵的热度图。
2. 将绘制混淆矩阵的代码封装成一个函数,方便使用。这个函数可以接受分类类别、混淆矩阵和保存文件名作为输入参数。函数内部可以使用matplotlib库中的matshow函数来绘制矩阵,并可以使用text函数在矩阵的每个格子里显示相应的数字。可以参考引用中的例子来封装函数绘制混淆矩阵。
3. 如果需要将混淆矩阵的标签显示为中文,可以在绘制前对matplotlib库进行一些配置。首先,需要导入matplotlib.pyplot库,并设置字体为中文字体,可以使用rcParams属性来实现。然后使用xticks和yticks函数设置坐标轴的标签。可以参考引用中的例子来绘制混淆矩阵,并解决中文标签显示乱码的问题。
这些方法可以根据需要选择其中的一个或多个来绘制mmdetection中的混淆矩阵。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于MMdetection框架的目标检测研究-6.绘制混淆矩阵](https://blog.csdn.net/mzl_18353516147/article/details/127295583)[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 ]
mmdetection中mask rcnn怎么得到分割的混淆矩阵
要在mmdetection的Mask R-CNN模型中得到分割混淆矩阵,可以按照以下步骤进行:
1. 在模型的配置文件中,设置`evaluation`选项为`semantic_segmentation`,并设置`metric`选项为`mIoU`或`mDice`,如下所示:
```python
evaluation = dict(
interval=1,
metric='mIoU',
save_best='mIoU',
semantic_segmentation=True
)
```
2. 在训练或测试时,使用`SegmentationEvaluator`进行评估,如下所示:
```python
# 在测试时使用SegmentationEvaluator
from mmdet.apis import single_gpu_test
from mmdet.datasets import build_dataloader
from mmdet.models import build_detector
from mmdet.core import SegmentationEvaluator
cfg = mmcv.Config.fromfile('configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py')
cfg.data.test.test_mode = True
# 构建数据加载器和模型
data_loader = build_dataloader(cfg.data.test)
model = build_detector(cfg.model, train_cfg=None, test_cfg=cfg.test_cfg)
# 测试模型
seg_evaluator = SegmentationEvaluator(
num_classes=cfg.model.roi_head.bbox_head.num_classes,
ignore_index=cfg.model.roi_head.bbox_head.background_label,
metrics=cfg.evaluation.metric,
dataset=cfg.data.test)
results = single_gpu_test(model, data_loader, show=False, evaluator=seg_evaluator)
```
3. 训练或测试结束后,可以在mmdetection的日志中找到每个类别的混淆矩阵,并计算出平均交并比(mIoU)或平均Dice系数(mDice)。
需要注意的是,分割混淆矩阵只能在测试时计算,因为它需要使用模型的预测结果和真实标注进行比较。此外,由于Mask R-CNN模型是基于Faster R-CNN模型的,因此在配置文件中也需要指定`bbox_head`的相关参数,例如`num_classes`和`background_label`等。