from detectron2.utils.visualizer import Visualizer, ColorMode from detectron2.data import MetadataCatalog, DatasetCatalog from detectron2.structures import BoxMode from detectron2.evaluation import COCOEvaluator
#import the COCO Evaluator to use the COCO Metrics from detectron2.evaluation import COCOEvaluator, inference_on_dataset from detectron2.data import build_detection_test_loader #Call the COCO Evaluator function and pass the Validation Dataset evaluator = COCOEvaluator("boardetect_val", cfg, False, ...
评估程序也可以与inference_on_dataset一起使用。例如, eval_results =inference_on_dataset( model, data_loader, DatasetEvaluators([COCOEvaluator(...), Counter()])) 这将model在来自的所有输入上执行data_loader,并调用evaluator进行处理。 与使用模型手动运行评估相比,此功能的优势在于可以使用DatasetEvaluators将...
#import the COCO Evaluator to use the COCO Metrics from detectron2.evaluation import COCOEvaluator, inference_on_dataset from detectron2.data import build_detection_test_loader #Call the COCO Evaluator function and pass the Validation Dataset evaluator = COCOEvaluator("boardetect_val", cfg, False, ...
eval_results = inference_on_dataset( model, data_loader, DatasetEvaluators([COCOEvaluator(...), Counter()])) 1. 2. 3. 4. 这将model在来自的所有输入上执行data_loader,并调用evaluator进行处理。 与使用模型手动运行评估相比,此功能的优势在于可以使用DatasetEvaluators将评估器合并在一起,并且所有评估都...
print(DatasetCatalog.get("nwpu_all_trainval")) print(DatasetCatalog.get("nwpu_all_test")) 当然,如果不想要使用COCO格式数据集也可以自定义注册函数,可以参考register_coco_instances的代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def register_coco_instances(name, metadata, json_file, image...
也可以通过inference_on_dataset来使用评估器,例如: eval_results = interence_on_dataset( model, data_loader, DatasetEvaluators([COCOEvaluator(), Counter()]) ) 1 2 3 4 5 这将会在dataloader的所有输入执行模型推理,并 应用评估器来进行评估。 与手动运行评估器相比,这个方法的优势是通过这个方法,应用的...
inference_on_dataset(predictor.model,test_loader,evaluator) 5.1.2解释 数据集注册:使用register_coco_instances函数注册COCO数据集,需要提供数据集的注释文件路径和图像文件路径。 配置模型:通过get_cfg获取配置,然后加载配置文件、模型权重,并设置测试数据集、数据加载器的工作线程数、每批图像数量、ROI头部每张图像的...
c:\users\sarfraz\detectron2\detectron2\evaluation\evaluator.py in inference_on_dataset(model, data_loader, evaluator) 174 ) 175 --> 176 results = evaluator.evaluate() 177 # An evaluator may return None when not in main process. 178 # Replace it by an empty dict instead to make it easi...
{}, "E:/1_image/train_end2.json", "E:/1_image/true_train")#设置类别,以防出现预测图片无标签MetadataCatalog.get('balloon_true_val').set(thing_classes=classes)MetadataCatalog.get('balloon_true_train').set(thing_classes=classes)my_dataset_train_metadata=MetadataCatalog.get('balloon_true_...