detectron加载训练好的模型进行测试
时间: 2024-01-22 09:03:48 浏览: 37
要在Detectron2中加载训练好的模型进行测试,可以按照以下步骤进行操作:
1. 安装Detectron2并构建环境。在安装完成后,您需要从Detectron2的GitHub仓库中下载训练好的模型。
2. 创建一个测试脚本。在测试脚本中,您需要加载训练好的模型,并将其应用于您想要测试的图像。您也可以在测试脚本中设置一些参数,例如阈值和图像大小。
3. 运行测试脚本。在运行测试脚本之前,您需要确保已经安装了所有必要的依赖项,并且已经正确配置了环境变量。
4. 查看测试结果。测试脚本将会输出一些结果,例如检测到的对象和它们的置信度。您可以根据需要对结果进行进一步处理和分析。
下面是一个简单的示例代码,用于加载训练好的模型并在图像上进行目标检测:
```python
import torch
import torchvision
import detectron2
from detectron2.utils.logger import setup_logger
from detectron2.config import get_cfg
from detectron2.engine import DefaultPredictor
from detectron2.data import MetadataCatalog
from detectron2.utils.visualizer import Visualizer
from detectron2.data.datasets import register_coco_instances
from detectron2.data import DatasetCatalog, MetadataCatalog
import cv2
# 加载训练好的模型
cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file("path/to/config.yaml")
cfg.MODEL.WEIGHTS = "path/to/model.pth"
# 创建默认预测器
predictor = DefaultPredictor(cfg)
# 加载图像
im = cv2.imread("path/to/image.jpg")
# 进行预测
outputs = predictor(im)
# 可视化结果
v = Visualizer(im[:, :, ::-1], MetadataCatalog.get(cfg.DATASETS.TRAIN[0]), scale=1.2)
v = v.draw_instance_predictions(outputs["instances"].to("cpu"))
cv2.imshow("test", v.get_image()[:, :, ::-1])
cv2.waitKey(0)
```
在这个示例中,我们首先加载了训练好的模型和图像。然后,我们使用默认预测器对图像进行预测,并将结果可视化。最后,我们显示了可视化结果。