--show-dir: 如果指定,检测结果将绘制在图像上并保存到指定目录。它仅适用于单个GPU测试,并用于调试和可视化。使用该选项时不需要您的环境中具有可用的GUI。 --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...
prediction_path: 使用 tools/test.py 输出的 pickle 格式结果文件。 show_dir: 绘制真实标注框与预测框的图像存放目录。 --show:决定是否展示绘制 box 后的图片,默认值为 False。 --wait-time: show 时间的间隔,若为 0 表示持续显示。 --topk: 根据最高或最低 topk 概率排序保存的图片数量,若不指定,默认...
# --show-dir 将测试得到的文件存到目标文件夹下 # --eval 选择需要评估的指标,比如segm是分割的情况,这是mask rcnn网络会有这个结果,还有bbox等 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2.调用API 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...
--show-dir results 会在work_dir/rtmdet_tiny_1xb12-40e_cat/当前时间戳/results/下生成测试图片。 下面对前 4 张图片进行可视化。左边显示的是标注框,右边显示的是预测框。 如果想对单张图片进行推理,你可以直接使用mmdetection/demo/image_demo.py脚本。
--show-dir faster_rcnn_r50_fpn_1x_results Test Faster R-CNN on PASCAL VOC (without saving the test results) and evaluate the mAP. python tools/test.py configs/pascal_voc/faster_rcnn_r50_fpn_1x_voc.py \ checkpoints/SOME_CHECKPOINT.pth \ ...
--show:设置显示有预测框的测试集图像 --show-dir:设置存放有预测框的测试集图像的路径 --show-score-thr:设置显示预测框的阈值,默认值为0.3 --fuse-conv-bn: 设置融合卷积层和批归一化层,能够稍微提升推理速度 示例: #单 GPU 测试 python tools/test.py \ ...
python tools/test.py <config_file> <checkpoint_file> --show <result_file> --show-dir <show_dir> ``` 其中,`<show_dir>`是保存可视化结果的文件夹路径。 除了上述基本的推理命令,MMDetection还提供了许多其他的推理选项,如使用多GPU进行推理、指定输入图片的大小、设置推理阈值等。可以通过阅读MMDetection的...
--show：如果指定,检测结果将绘制在图像上并显示在新窗口中。它仅适用于单个GPU测试,并用于调试和可视化。请确保GUI在你的环境中可用,否则你可能会遇到类似cannot connect to X server的错误。如果要评估数据集,请不要同时指定--show。例子：假设你已经将检查点下载到目录checkpoints/。1.测试更快的R-CNN并可视化...
--show-dir: If specified, detection results will be plotted on the images and saved to the specified directory. It is only applicable to single GPU testing and used for debugging and visualization. You do NOT need a GUI available in your environment for using this option. ...
设置--show-dir将测试图片的真实值和预测值保存下来，然后进行深入分析。会在work_dir/rtmdet_tiny_1xb12-40e_cat/当前时间戳/results/下生成测试图片。下面对前4张图片进行可视化。左边显示的是标注框，右边显示的是预测框。如果你想对单张图片进行推理，你可以直接使用mmdetection/demo/image_demo.py...