detectron加载训练好的模型进行评估

要加载训练好的模型进行评估，可以使用Facebook AI Research开源的Detectron2框架。具体步骤如下：

1. 安装Detectron2框架。可以参考官方文档：https://detectron2.readthedocs.io/en/latest/tutorials/install.html。

2. 下载训练好的模型权重文件。可以在训练时指定保存路径，一般是以.pth或.pkl为后缀的文件。

3. 编写评估脚本。以下是一个简单的示例，假设我们要评估一个 Faster R-CNN 模型在 COCO 数据集上的表现：

import torch
import detectron2
from detectron2.utils.logger import setup_logger
from detectron2.config import get_cfg
from detectron2.engine import DefaultPredictor
from detectron2.data.datasets import register_coco_instances
from detectron2.evaluation import COCOEvaluator, inference_on_dataset
from detectron2.data import build_detection_test_loader

# 加载训练好的模型权重文件
model_path = "path/to/model.pth"
cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file("path/to/config.yaml")
cfg.MODEL.WEIGHTS = model_path

# 注册 COCO 数据集
register_coco_instances("my_dataset", {}, "path/to/annotations.json", "path/to/images")

# 创建预测器
predictor = DefaultPredictor(cfg)

# 创建评估器
evaluator = COCOEvaluator("my_dataset", cfg, False, output_dir="./output/")

# 加载测试集
data_loader = build_detection_test_loader(cfg, "my_dataset")

# 进行评估
results = inference_on_dataset(predictor.model, data_loader, evaluator)
print(results)

其中，`path/to/config.yaml` 是模型的配置文件，`path/to/annotations.json` 和 `path/to/images` 是 COCO 数据集的注释文件和图像文件路径。`"my_dataset"` 是要评估的数据集名称，可以自定义。`output_dir` 是评估结果输出路径，可以自定义。

4. 运行评估脚本。在命令行输入 `python eval.py` 即可开始评估。评估结束后，会在指定的输出路径生成评估结果。