model=init_detector(config_file,checkpoint_file,device=device)# 推理演示图像 img='img/demo.jpg'result=inference_detector(model,img)show_result_pyplot(model,img,result,score_thr=0.3) 加载模型主要通过init_detector这个函数,注意模型的config_file文件和模型权重必须对应。 运行之后,输出下图。 这里顺便对con...
apis import init_detector, inference_detector, show_result config_file = 'configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py' checkpoint_file = 'checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth' # 初始化检测器 model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cu...
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0') image = mmcv.imread('demo/demo.jpg',channel_order='rgb')result = inference_detector(model, image) from mmdet.registryimportVISUALIZERSvisualizer = VISUALIZERS.build(model.cfg...
在mmdet里面集成了很多现成的api也可以直接用来查看检测结果,这里写一个简单的调用方法。 from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result_pyplot import cv2 import numpy as np # config文件地址 config_file = 'others_ct/ct_head_mask_rcnn_r50_rpn_100_coco/mask_rcnn_r50_fpn_1x...
notebook demo 可以在demo/inference_demo.ipynb中找到。 注意:inference_detector仅支持单图像推断。 异步接口-受Python 3.7+支持 对于Python 3.7 +,MMDetection还支持异步接口。通过利用CUDA流,它可以不阻塞GPU绑定推理代码上的CPU,并为单线程应用程序提供更好的CPU / GPU利用率。可以在不同的输入数据样本之间或某个...
faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth'# build the model from a config file and a checkpoint filemodel = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')# test a single imageimg ='demo.jpg'result = inference_detector(model, img)# show the resultsshow_result_...
init_detector(config_file,checkpoint_file) img_dir = 'data/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/' out_dir = 'results/' if not os.path.exists(out_dir): os.mkdir(out_dir) # img = 'test.jpg' # result = inference_detector(model,img) # show_result(img, result, model.CLASSES, out_file='...
# inference the demo image inference_detector(model, 'demo/demo.jpg') 运行成功,就说明安装成功啦。 注意:有的同学在运行验证脚本时会报出一个User Warning,说XXX would be deprecated soon, please use XXX。这并不是报错哈。因为mmdet官方会对程序进行更新,总会废弃或更新一些特性,所以会在上一个版本发出警...
inference_detector(model,'demo/demo.jpg') 如果报错ModuleNotFoundError, 可以在mmdetection目录下,运行下面代码升级库: python setup.py install 执行完毕,会在mmdetection目录下生产build目录。 如果还不行,就再执行下 python setup.py develop 然后就可以运行成功了!
一、安装测试:(官方github上很详细) https://github.com/open-mmlab/mmdetection 测试: from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result if __name__ == '__main__': config_file = 'configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py' ...