如何实现mmdetection中的TensorBoard查看map

在 mmdetection 中，可以通过以下步骤实现查看 mAP 数据：

1. 导入必要的库

在训练脚本中，需要导入以下库：

from mmcv.runner import get_dist_info
from mmdet.apis import single_gpu_test

2. 计算 mAP 并记录到 SummaryWriter

在训练循环中，可以计算 mAP 并将其记录到 SummaryWriter 中，例如：

# 计算 mAP
if i % eval_interval == 0 and i != 0:
    outputs = single_gpu_test(model, data_loader_eval, show=False)
    rank, _ = get_dist_info()
    if rank == 0:
        result_file = osp.join(work_dir, 'latest.pkl')
        result = mmcv.load(result_file)
        metrics = result['metrics']
        for k, v in metrics.items():
            writer.add_scalar(f'val/{k}', v, global_step=i)

在上述例子中，使用 `single_gpu_test` 函数计算 mAP，并将其保存在 `result` 变量中。然后将 `result['metrics']` 中的每个指标写入到 SummaryWriter 中，例如写入 `val/mAP` 。

3. 启动 TensorBoard

在训练过程中，可以在命令行中使用以下命令启动 TensorBoard：

tensorboard --logdir logs

其中，`--logdir` 参数指定了日志文件的保存路径。

4. 在 TensorBoard 中查看数据

在浏览器中访问 TensorBoard 后，可以在左侧面板中选择要查看的数据。例如，在上述例子中，可以选择 `Scalars` 面板，并选择 `val/mAP` 数据来查看 mAP。

以上就是在 mmdetection 中使用 TensorBoard 查看 mAP 的步骤，希望对你有帮助。