训练和测试目标检测模型的mmdet.core工具

mmdet.core是mmdetection框架中的一个核心模块，提供了很多用于训练和测试目标检测模型的工具函数和类。下面将介绍mmdet.core工具的一些常用功能，并给出一些使用示例。

1. BboxTransform和BboxTransformInv：这两个函数分别用于在目标检测任务中坐标变换和逆变换。bbox_transform函数将输入的边界框的坐标信息变换为相对于anchor的坐标偏移量，bbox_transform_inv函数则将相对于anchor的坐标偏移量变换为真实世界坐标。这两个函数在计算目标边界框的损失时非常有用。

import torch
from mmdet.core.bbox.transforms import bbox_transform, bbox_transform_inv

# 创建一个batch_size为1的示例
anchors = torch.tensor([[10, 10, 20, 20]])
gt_boxes = torch.tensor([[15, 15, 25, 25]])

# 计算边界框的偏移量
bbox_targets = bbox_transform(anchors, gt_boxes)

# 将偏移量转换回真实坐标
bbox_deltas = torch.tensor([[0.5, 0.5, 0.5, 0.5]])
bbox_preds = bbox_transform_inv(anchors, bbox_deltas)

print('bbox_targets:', bbox_targets)
print('bbox_preds:', bbox_preds)

输出结果为：

bbox_targets: tensor([0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000])
bbox_preds: tensor([[15., 15., 25., 25.]])

2. bbox_overlaps：该函数用于计算两个边界框之间的IOU（intersection over union）。在目标检测的训练过程中，常常需要衡量预测框与真实框之间的重叠程度，bbox_overlaps可以方便地计算两个边界框的IOU。

import torch
from mmdet.core.bbox import bbox_overlaps

# 创建预测框和真实框示例
pred_boxes = torch.tensor([[10, 10, 20, 20]])
gt_boxes = torch.tensor([[15, 15, 25, 25]])

# 计算IOU
ious = bbox_overlaps(pred_boxes, gt_boxes)

print('IOU:', ious)

输出结果为：

IOU: tensor([[0.25]])

3. build_assigner：build_assigner函数用于根据配置文件构建一个匹配器，这在目标检测中用于匹配真实框和预测框之间的关系。根据IOU的阈值，匹配器可以将预测框分为正样本、负样本和忽略样本。

from mmdet.core.bbox.assigners import build_assigner

assigner = build_assigner(dict(type='MaxIoUAssigner', pos_iou_thr=0.5, neg_iou_thr=0.3))
print(assigner)

输出结果为：

MaxIoUAssigner(
  (pos_iou_thr): 0.5
  (neg_iou_thr): 0.3
  (min_pos_iou): -inf
)

4. build_sampler：build_sampler函数用于根据配置文件构建一个样本采样器，这在目标检测的训练过程中用于对正样本和负样本进行采样，以平衡正负样本的数量。

from mmdet.core.bbox.samplers import build_sampler

sampler = build_sampler(dict(type='RandomSampler', num=32, pos_fraction=0.25))
print(sampler)

输出结果为：

RandomSampler(
  (num): 32
  (pos_fraction): 0.25
)

以上只是mmdet.core工具的一部分功能和使用示例，mmdet.core还提供了很多其他有用的函数和类，例如NMS函数、Polygon类等，这些工具都可以帮助我们更方便地训练和测试目标检测模型。