使用时直接是: python visualize.py xxxx.json 1. xxxx.json是生成的json文件,结果如下: PR曲线绘制 不太确定mmdetection里面有没有内置的绘制PR曲线的代码,这是参考其他一些博主写的代码 import os import mmcv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pycocotools.coco import COCO from pyco...
git clone https://github.com/Stephenfang51/mmdetection_visualize There will be total 5 files(json directory, output directory, visualize.py, mean_ap_visualize.py, voc_eval_visualize.py) putvoc_eval_visualize.pyunder/mmdetection/tools/ putmean_ap_visualize.pyundermmdetection/mmdet/core/evaluation/...
box_loss, mAP进行可视化#本方法已经经过测试,输出图片在out文件夹中importjsonimportmatplotlib.pyplot as pltfromcollectionsimportOrderedDict#可视化类classvisualize_mmdetection():#*args不定长形参def__init__(self, path, *args):'''Args:
cuda.Stream(device=device)) # test a single image and show the results img = 'test.jpg' # or img = mmcv.imread(img), which will only load it once async with concurrent(streamqueue): result = await async_inference_detector(model, img) # visualize the results in a new window model....
(model,img)# visualize the results in a new windowshow_result(img,result,model.CLASSES)# or save the visualization results to image filesshow_result(img,result,model.CLASSES,out_file='result.jpg')# test a video and show the resultsvideo=mmcv.VideoReader('video.mp4')forframeinvideo:result=...
python tools/visualize_results.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} ${IMAGE_FILE} 其中,${IMAGE_FILE}是我们想要可视化的图片路径。 四、常见的错误及解决方法 GPU上运行神经网络模型时,可能会出现“index out of bounds”的错误。这通常是由于数组越界引起的。检查你的代码和配置文件,确保所有的索引都在正确...
# visualize the results in a new window 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') ...
python tools/visualize_results.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} ${DATA_FILE} --out-dir ${VIS_DIR} 其中${DATA_FILE}是包含待检测数据的文件,${VIS_DIR}是保存可视化结果的目录。 通过以上步骤,你应该已经成功搭建了MMDetection3D环境,并在模拟的KITTI数据集上运行了PointPillars模型进行3D目标检测。希...
# visualize result and get the arrayvis=model.show_result(img,result,iou_thrs=0.3)# plt.imshow(vis) / plt.savefig('path/to/save', vis)# save visualized result directorymodel.show_result(img,result,iou_thrs=0.3,out_file='path/to/save') ...
2 coco数据可视化visualize_coco 上面的可视化效果有点糟糕,既然是coco,那可以调用coco里面的api进行可视化。我对其进行了扩展,可以仅仅显示bbox(),为啥要扩展?因为在coco格式中如果没有mask数据是无法显示的,但是例如voc数据即使转化为coco格式,也是不存储mask的,此时用coco api进行显示,是啥都没有的。