但是如果想要将结果放在同一张图上进行展示,及标注和预测放在同一张图上的话,mmdetection也提供了对应的代码。使用tools/analyze_results.py即可。使用方法如下: python tools/analysis_tools/analyze_results.py \ ${CONFIG} \ ${PREDICTION_PATH} \ ${SHOW_DIR} \ [--show] \ [--wait-time ${WAIT_TIME...
tools/analysis_tools/analyze_results.py可以将模型的预测结果框画出来进行可视化,其中第二个参数是上面 --out 保存的结果 pkl 文件,第三个是参数是结果保存到的目录,可以通过 --show-score-thr 来指定可视化框的阈值。 样例 (1)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 t...
注:可以根据上面 --out 保存的结果 pkl 文件计算指标,而无需重新跑。 tools/analysis_tools/analyze_results.py可以将模型的预测结果框画出来进行可视化,其中第二个参数是上面 --out 保存的结果 pkl 文件,第三个是参数是结果保存到的目录,可以通过 --show-score-thr 来指定可视化框的阈值。 样例 (1)计算每个...
python tools/analysis_tools/analyze_results.py \ ${CONFIG} \ ${PREDICTION_PATH} \ ${SHOW_DIR} \ [--show] \ python tools/analysis_tools/analyze_results.py work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py (3)可视化数据集 python tools/misc/browse_dataset.py ${...
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,使得用户可以非常灵活地进行个性化配置和二次开发。这一工具箱已经成为...
1,指定show_dir 即可保存带检测框的图片。 2,如何只保存在当前图片上的检测结果而不保存GT的检测结果: 将如下文件中: /data1/lgl/codes/codes_from_github/mmdetection/tools/analysis_tools/analyze_results.p…
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/analysis_tools/analyze_results.py work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py (3)可视化数据集 python tools/misc/browse_dataset.py ${ CONFIG } 四:检测单张图片时用到以下方法: model = init_detector(config_file,checkpoint_file) ...
Fix analyze_results (#9380) Fix the error that Readthedocs API cannot be displayed (#9510) Improvements Remove legacy builder.py (#9479) Make sure the pipeline argument shape is in (width, height) order (#9324) Add .pre-commit-config-zh-cn.yaml file (#9388) Refactor dataset metainfo to...
cd mmdetection/ # single-gpu testing python tools/test.py \ configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py \ checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth \ --out results.pkl \ --eval bbox \ --show # multi-gpu testing bash tools/dist_test.sh \ configs/fas...