python tools/analysis_tools/analyze_logs.py cal_train_time log.json --include-outliers 注:这里--include-outliers的作用是指定在计算训练迭代的平均时间时是否包含异常值。 结果分析 使用tools/analysis_tools/analyze_results.py 可计算每个图像 mAP,随后根据真实标注框与预测框的比较结果,展示或保存最高与最低...
python tools/analyze_logs.py plot_curve log1.json log2.json --keys bbox_mAP --legend run1 run2 可以计算平均训练速度 python tools/analyze_logs.py cal_train_time ${CONFIG_FILE} [--include-outliers] 训练速度分析计算的大致输出如下表示: ---Analyze train time of work_dirs/some_exp/20190611...
(1)mmdetection自带的log分析工具: python tools/analyze_logs.py plot_curve log.json --keys loss_cls loss_reg --out losses.pdf python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve work_dirs/yolof_r50_c5_8x8_1x_coco/20211007_192929.log.json --keys loss_cls python tools/analysis_tools/ana...
MMDetection全流程实战指南:手把手带你构建目标检测模型 MMDetection 是一个由 OpenMMLab 开发的开源目标检测工具箱,基于 PyTorch 实现。该库提供了丰富的目标检测算法,包括经典的 Faster R-CNN、YOLO 和最新的一些研究成果,非常方便于研究者和工程师进行模型的训练和推理。具有高度模块化和可扩展性的设计,使得用户可以非...
python tools/analyze_logs.py plot_curve <json文件> --keys <parameters list> --legend <legends> 1. 其中: <json文件>:就是训练过程中生成的json文件的路径 <parameters list>:需要plot的数据名称,需要时json文件中存在的 <legends>:对应parameters list的标签 ...
python tools/analyze_logs.py plot_curve log1.json log2.json --keys bbox_mAP --legend run1 run2你还可以计算平均训练速度。python tools/analyze_logs.py cal_train_time ${CONFIG_FILE} [--include-outliers]预期输出将如下所示。---Analyze train time of work_dirs/some_exp/20190611_192040.log...
python tools/analyze_logs.py plot_curve log.json --keys loss_cls loss_reg --out losses.pdf 1. 效果如图所示: mmdetection使用tensorboard可视化训练集与验证集指标参数 mmdetection使用其自带工具可视化训练集与验证集指标参数 https:///open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/GETTING_STARTED.md ...
python tools/analyze_logs.py plot_curve <json文件> --keys <parameters list> --legend <legends> 其中: <json文件>:就是训练过程中生成的json文件的路径<parameters list>:需要plot的数据名称,需要时json文件中存在的<legends>:对应parameters list的标签 ...
python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve work_dirs/3dssd_4x4_kitti-3d-car/20221013_094855.log.json --keys loss --legend 3dssd --mode train --interval 1 输出: 绘制某次运行的学习率lr,并且保存图片为pdf格式 python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve work_dirs/3dssd...
python tools/analyze_logs.py plot_curve log1.json log2.json --keys bbox_mAP --legend run1 run2你还可以计算平均训练速度。python tools/analyze_logs.py cal_train_time ${CONFIG_FILE} [--include-outliers]预期输出将如下所示。---Analyze train time of work_dirs/some_exp/20190611_192040.log...