--show-score-thr: 能够展示的概率阈值,默认为 0。 --cfg-options: 如果指定,可根据指定键值对覆盖更新配置文件的对应选项。 注:这里要使用的是test.py 输出的 pickle 格式结果文件。 test.py获取pickle 格式样例 python tools/test.py example_faster_rcnn_export.py latest.pth --eval bbox --out out.pk...
--show-score-thr: 能够展示的概率阈值,默认为 0。 --cfg-options: 如果指定,可根据指定键值对覆盖更新配置文件的对应选项。 注:这里要使用的是test.py 输出的 pickle 格式结果文件。 test.py获取pickle 格式样例 注:可以选择评估方式 --eval ,对于 COCO 数据集,可选 bbox 、segm、proposal ;对于 VOC 数据...
result_file (str): pkl file of testing results path. metric (str): Metrics to be evaluated. Options are 'bbox', 'segm'. """ cfg = Config.fromfile(config_file) # turn on test mode of dataset if isinstance(cfg.data.test, dict): cfg.data.test.test_mode = True elif isinstance(cfg...
--show-score-thr: 如果指定,则分数低于此阈值的检测将被删除。 --cfg-options:如果指定,则键值对可选cfg将合并到配置文件中。 --eval-options:如果指定,则键值对可选eval cfg将成为dataset.evaluate()函数的kwargs,仅用于评估。 例子 假设您已经将检查点下载到目录中checkpoints/. 测试Faster R-CNN 并可视化...
CONFIG=_ PREFICTION_PATH=_ # test预测的结果文件 SHOW_DIR_=_ # 保存结果的目录 # --show 是否直接展示结果 选择false WAIT_TIME _# 直接展示结果的等待时长 TOPK=_ # 展示前几个结果 SHOW_SCORE_THR=_ # 展示结果的阈值 CFG_OPTIONS=_ #配置文件的选项,默认为config文件 python 可视化 CONFIG_FILE...
--cfg-options: if specified, the key-value pair optional cfg will be merged into config file 如果指定,键-值对 可选 cfg 将被合并到config文件中 --eval-options: if specified, the key-value pair optional eval cfg will be kwargs for dataset.evaluate() function, it's only for evaluation ...
• --cfg-options: 如果指明,这里的键值对将会被合并到配置文件中。 • --eval-options: 如果指明,这里的键值对将会作为字典参数被传入 dataset.evaluation() 函 数中,仅在测试阶段使用。 样例 测试Faster R-CNN 并可视化结果(COCO) python tools/test.py \ configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_...
args.cfg_options['load_from'] = conf['checkpoint_file'] args.work_dir = os.path.join(data_root,"work_dir") train(args) checkpoint_name = time.strftime("%Y%m%d%H%M%S", time.localtime(time.time())) +".pth"shutil.copy(os.path.join(args.work_dir,"latest.pth"), os.path.join(con...
cfg=Config.fromfile(args.config)ifargs.cfg_optionsisnotNone:cfg.merge_from_dict(args.cfg_options...
_base_ = ['../_base_/default_runtime.py']...# optimizeroptimizer = dict( # 设置使用AdamW优化器(默认使用的是SGD)type='AdamW',lr=0.0001,weight_decay=0.0001,paramwise_cfg=dict(custom_keys={'backbone': dict(lr_mult=0.1, decay_mult=1.0)}))evaluation = dict(interval=5, metric='bbox'...