MMDetection 入门 | 二
作者|open-mmlab 编译|Flin 来源|Github 入门 本页提供有关MMDetection用法的基本教程。 有关安装说明,请参阅上一篇的安装文档 。 预训练模型的推论 我们提供测试脚本来评估整个数据集(COCO,PASCAL VOC等)以及一些高级api,以便更轻松地集成到其他项目。 测试数据集 [x]单个GPU测试 [x]多个GPU测试 [x]可视化检测结果 你可以使用以下命令测试数据集。 #单GPU测试 python tools / test.py $ {CONFIG_FILE} $ {CHECKPOINT_FILE} [--out $ {RESULT_FILE}] [--eval $ {EVAL_METRICS}] [--show] #多GPU测试 ./tools/dist_test.sh $ {CONFIG_FILE} $ {CHECKPOINT_FILE} $ {GPU_NUM} [--out $ {RESULT_FILE}] [--eval $ {EVAL_METRICS}] 可选参数: RESULT_FILE :输出结果的文件名是pickle格式。如果未指定,结果将不会保存到文件中。 EVAL_METRICS :要根据结果评估的项目。允许的值取决于数据集,例如 proposal_fast , proposal , bbox , segm 可用于COCO和