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mmdetection测试阶段

  1. 首先需要训练,训练会自动生成:latest.pth 权重文件

  2. 根据权重文件生成“.pkl”文件;

下面以faster_rcnn为例,–out是只生成的权重文件地址,result是生成的pkl文件名;

python ./tools/test.py ./configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py ./work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x/latest.pth --out=result.pkl
  1. 绘制混淆矩阵
    以faster_rcnn算法为例
# !python tools/analysis_tools/confusion_matrix.py -h!python tools/analysis_tools/confusion_matrix.py \configs/faster_rcnn/faster-rcnn_r50_fpn_2x_voc_cc.py \work_dirs/faster-rcnn_r50_fpn_2x_voc/result_epoch_24.pkl \work_dirs/faster-rcnn_r50_fpn_2x_voc \--show

参考网站:https://zhuanlan.zhihu.com/p/607576946

  1. 计算FLOPs和Params
python tools/get_flops.py ${CONFIG_FILE} [--shape ${INPUT_SHAPE}]

其中,“CONFIG_FILE”代表当前使用的算法,“INPUT_SHAPE”代表输入图像的尺寸,我每次输入都报错,很难受。

案例:

python tools/get_flops.py tools/analysis_tools/get_flops.py configs/faster_cnn/faster_cnn_r50_fpn_1x.coco.py

由于每次输入:[–shape ${INPUT_SHAPE}],都报错,所以我没有输入,在py文件里面改默认值作为输入。
后面我找到方法了,如下:

python tools/get_flops.py tools/analysis_tools/get_flops.py configs/faster_cnn/faster_cnn_r50_fpn_1x.coco.py --shape 1000 608

其中,“–shape 1000 608”代表输入图片的大小,“3,1000,608”代表3通道

参考文献:https://zhuanlan.zhihu.com/p/607576946

  1. 输出 json result file

​ This command will output “results.bbox.json” file.

python tools/test.py [configs_file] [pth] --eval-options "jsonfile_prefix=results_name" --eval bbox

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