result = inference_detector(model, frame, test_pipeline=test_pipeline) 这一行其实和对单张图片的检测是一样的,frame是一帧,可以看为一张图片,只不过多了 test_pipeline import cv2 from mmcv.transforms import Compose from mmengine.utils import track_iter_progress # Test a video and show the results...
修改并保存配置后,我们可以使用新的配置文件重新运行模型。 # 使用修改后的配置文件进行推理model=init_model('new_config.py',device='cuda:0')result=inference_detector(model,'test.jpg') 1. 2. 3. 首先,使用新配置文件重新初始化模型,随后调用inference_detector函数进行图像推理。 3. 旅行图 以下是描述整...
from mmdet.apis import init_detector, inference_detector Reproduces the problem - error message Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/home/xavier3/mmdetection/mmdet/apis/__init__.py", line 2, in <module> from .inference import (async_inference...
init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0') # 测试单张图片并展示结果 img = os.path.join(base_dir, r'demo\demo.jpg') # 或者 img = mmcv.imread(img),这样图片仅会被读一次 result = inference_detector(model, img) # 在一个新的窗口中将结果可视化 model.show_result(img, ...
from mmdet.apis import init_detector, inference_detector # 初始化模型 model = init_detector('configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py', 'checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth', device='cuda:0') # 测试单张图片 img = 'demo/demo.jpg' # 或者使用mmcv...
result = inference_detector(model, img) show_result_pyplot(model, img, result) 通过上述步骤,我们就可以在Colab上轻松使用OpenMMLab进行计算机视觉研究和开发。在Colab的云端环境中,由于可以使用GPU或TPU加速,以及与Google Drive和Google Cloud的集成,使得处理大型数据集变得更加方便和高效。
result = inference_detector(model, img) img = mmcv.imconvert(img, 'bgr', 'rgb') visualizer.add_datasample( name='result', image=img, data_sample=result, draw_gt=False, pred_score_thr=0.3, show=False) img = visualizer.get_image() ...
# Test a single imageimg='test.jpg'result=inference_detector(model,img)# Visualize the resultsmodel.show_result(img,result,out_file='result.jpg') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 在这个示例中,我们首先导入 MMDetection API,加载预训练模型,并对一张图像进行推理。结果将保存在result.jpg中。
File"/home/mmxsrt/sg-pcr-client/pr_handler_new.py", line4,in<module>from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result File"/mmdetection/mmdet/__init__.py", line1,in<module>from .version import __version__, short_version ...
init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')# 测试单张图片并展示结果img = os.path.join(base_dir, r'demo\demo.jpg') # 或者 img = mmcv.imread(img),这样图片仅会被读一次result = inference_detector(model, img)# 在一个新的窗口中将结果可视化model.show_result(img, result, ...