show_result(model, img_path, result, score_thr=0.3) 在上述代码中,我们首先指定了配置文件路径和预训练模型路径。然后,通过init_detector函数初始化了一个检测器。接下来,我们指定了一个测试图像路径,并使用inference_detector函数对该图像进行目标检测。最后,我们使用show_result函数将检测结果显示在图像上。 需要...
import mmcv import os import numpy as np from mmcv.runner import load_checkpoint from mmdet.models import build_detector from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result config_file = 'configs/faster_rcnn_voc.py' checkpoint_file = 'work_dirs/faster_rcnn_voc/epoch_24.pth...
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_coco.py' # checkpoint文件地址 checkpoint_file = 'others_ct/ct_head_mask_rcnn_...
cannot import name ‘show_result‘ from ‘mmdet.apis‘ 经过查阅文献,得知可能MMDetection在版本更新时删除了这个函数show_result()。于是在Github上寻找解决办法,发现新的代码对于’show_result’的使用发生了改变。 解决办法: 重新打开image_demo.py 文件 ,删掉show_result函数 再次运行下面代码(是下面的),即可 i...
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' ...
result=inference_detector(model,img)# 可视化结果show_result_pyplot(model,img,result) 参考论文:Focal Loss for Dense Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1708.02002 Faster R-CNN Faster R-CNN是目标检测领域最为经典的方法之一,通过RPN(Region Proposal Networks)区域提取网络和 R-CNN 网络联合...
show_result(imgs[i], result) 训练模型 mmdetection 使用 MMDistributedDataParallel 和 MMDataParallel 分别实现分布式训练和非分布式训练。 开发者建议在单个机器上也要使用分布式训练,因为它速度更快,而非分布式训练可以用于 debug 或其他目的。 1. 分布式训练 ...
model.show_result(img, result) # or save the visualization results to image files model.show_result(img, result, out_file='result.jpg') # test a video and show the results video = mmcv.VideoReader('video.mp4') for frame in video: ...
执行上述命令后,MMDetection将在${SHOW_RESULT_DIR}目录下生成一张带有检测框和类别标签的图片,展示目标检测的结果。 四、总结 通过本文的介绍,我们了解了MMDetection的安装配置、模型训练和单张图片识别等基本操作。作为一个功能强大的目标检测框架,MMDetection不仅提供了丰富的预训练模型和灵活的配置选项,还支持多种场景...
from mmdet.apis import (inference_detector, init_detector, show_result_pyplot) def parse_args(): parser =ArgumentParser()parser.add_argument('source',help='source')parser.add_argument('config',help='Configfile')parser.add_argument('checkpoint',help='Checkpointfile')parser.add_argument('--out_...