mmdetection训练结果可视化（二）

目录

一.结果分析

1.1得到.pkl格式的测试结果

1.2结果分析

?1.2.1语令分析

1.2.1使用样例

二.数据集可视化?

2.1语令分析

2.2使用示例

三.模型复杂度计算?

3.1语令分析

3.2使用示例

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以下为自己学习所用，不足之处请在评论区指出。

一.结果分析

? ? ?这里语令作用是计算每个图像 mAP，随后根据真实标注框与预测框的比较结果，展示或保存最高与最低 top-k 得分的预测图像。

1.1得到.pkl格式的测试结果

?由于结果分析工具是对测试结果文件（.pkl文件）进行处理，因此这里先需要使用mmdetection中的tools/test.py工具获得.pkl结果，这里使用的命令语句如下。

python tools/test.py \
    ${CONFIG_FILE} \
    ${CHECKPOINT_FILE} \
    [--out ${RESULT_FILE}] \
    [--show]

? 这里我的配置文件绝对路径是C:\Users\13642\mmdetection\jupyter\test01_retinanet_r18_fpn_1x_coco.py

checkpoint文件绝对路径是C:\Users\13642\mmdetection\jupyter\epoch_12.pth

运行以下命令即可保存.pkl格式的测试结果文件。

python tools/test.py C:\Users\13642\mmdetection\jupyter\test01_retinanet_r18_fpn_1x_coco.py C:\Users\13642\mmdetection\jupyter\epoch_12.pth --show --out retinanet_r18_results.pkl

运行结果如下。

?

1.2结果分析

?1.2.1语令分析

python tools/analysis_tools/analyze_results.py \
? ? ? ${CONFIG} \
? ? ? ${PREDICTION_PATH} \
? ? ? ${SHOW_DIR} \
? ? ? [--show] \
? ? ? [--wait-time ${WAIT_TIME}] \
? ? ? [--topk ${TOPK}] \
? ? ? [--show-score-thr ${SHOW_SCORE_THR}] \
? ? ? [--cfg-options ${CFG_OPTIONS}]

config:你自己的配置文件路径，建议大家使用绝对路径；

prediction_path：1.1中所保存的.pkl文件路径；

show_dir: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，默认设置为?20;

show-score-thr:能够展示的概率阈值，默认为?0;

1.2.1使用样例

这里使用的配置文件同上一步一样。.pkl格式文件的路径为C:\Users\13642\mmdetection\retinanet_r18_results.pkl

在终端输入以下命令即可得到根据真实标注框与预测框的比较结果，保存?20张预测图像。

python tools/analysis_tools/analyze_results.py C:\Users\13642\mmdetection\jupyter\test01_retinanet_r18_fpn_1x_coco.py C:\Users\13642\mmdetection\retinanet_r18_results.pkl results --show

保存路径如下

?

二.数据集可视化?

2.1语令分析

该语令的作用是将标注绘制在图像上，可视化呈现，并保存图像至指定目录。

python tools/analysis_tools/browse_dataset.py ${CONFIG} [-h] [--skip-type ${SKIP_TYPE[SKIP_TYPE...]}] [--output-dir ${OUTPUT_DIR}] [--not-show] [--show-interval ${SHOW_INTERVAL}]

config：配置文件路径；

show-interval:显示图片的时间间隔，加上10就是间隔10s显示一张图片。

2.2使用示例

python C:\Users\13642\mmdetection\tools\analysis_tools\browse_dataset.py C:\Users\13642\mmdetection\jupyter\test01_retinanet_r18_fpn_1x_coco.py --show-interval 10

?

三.模型复杂度计算?

3.1语令分析

该语令用于计算指定模型的 FLOPs、参数量大小。

python tools/analysis_tools/get_flops.py ${CONFIG_FILE} [--shape ${INPUT_SHAPE}]

3.2使用示例

python C:\Users\13642\mmdetection\tools\analysis_tools\get_flops.py C:\Users\13642\mmdetection\jupyter\test01_retinanet_r18_fpn_1x_coco.py