mmdet.core中的模型评估和推理方法

mmdet是一个开源的目标检测工具库，用于训练和评估深度学习模型。它提供了丰富的功能，包括各种不同的模型架构、损失函数、数据增强方法和训练策略。在mmdet.core模块中，有一些常用的模型评估和推理方法可以帮助我们更好地使用mmdet进行目标检测任务。

一、模型评估方法

1. single_gpu_test

single_gpu_test方法可以对单个GPU上的模型进行评估。它接受一个模型对象和一个数据加载器对象作为参数，可以输出模型在数据集上的性能指标。下面是一个使用single_gpu_test方法的例子：

from mmdet.models import build_detector
from mmdet.datasets import build_dataloader

# 构造模型对象
cfg = ...
model = build_detector(cfg.model)

# 构造数据加载器对象
cfg.data.test.img_prefix = ...
cfg.data.test.ann_file = ...
test_dataset = build_dataset(cfg.data.test)
data_loader = build_dataloader(
    test_dataset,
    samples_per_gpu=1,
    workers_per_gpu=1,
    dist=False,
    shuffle=False)

# 在单个GPU上评估模型
outputs = single_gpu_test(model, data_loader)

# 输出评估结果
print('mAP: %.2f' % (outputs['bbox']['mAP']))

2. multi_gpu_test

multi_gpu_test方法可以对多个GPU上的模型进行评估。它接受一个模型对象和一个数据加载器对象作为参数，可以输出模型在数据集上的性能指标。下面是一个使用multi_gpu_test方法的例子：

from mmdet.models import build_detector
from mmdet.datasets import build_dataloader

# 构造模型对象
cfg = ...
model = build_detector(cfg.model)

# 构造数据加载器对象
cfg.data.test.img_prefix = ...
cfg.data.test.ann_file = ...
test_dataset = build_dataset(cfg.data.test)
data_loader = build_dataloader(
    test_dataset,
    samples_per_gpu=4,
    workers_per_gpu=2,
    dist=True,
    shuffle=False)

# 在多个GPU上评估模型
outputs = multi_gpu_test(model, data_loader)

# 输出评估结果
print('mAP: %.2f' % (outputs['bbox']['mAP']))

二、模型推理方法

1. inference_detector

inference_detector方法可以对输入图像进行目标检测推理。它接受一个模型对象和一个图像文件路径作为参数，可以输出图像中检测到的目标的边界框和置信度。下面是一个使用inference_detector方法的例子：

from mmdet.apis import init_detector, inference_detector

# 初始化模型
config_file = ...
checkpoint_file = ...
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda')

# 推理图像
img = 'path/to/image.jpg'  # 图片路径
result = inference_detector(model, img)

# 输出目标边界框和置信度
for i, bbox in enumerate(result, 1):
    for b in bbox:
        if b[4] > 0.3:  # 置信度阈值
            print('Object %d: %s, confidence: %.2f' % (i, b[:4], b[4]))

2. show_result

show_result方法可以将推理结果可视化显示在图像上。它接受一个图像文件路径、推理结果和类别名称列表作为参数，可以在图像上绘制检测到的目标边界框和类别标签。下面是一个使用show_result方法的例子：

from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result

# 初始化模型
config_file = ...
checkpoint_file = ...
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda')

# 推理图像
img = 'path/to/image.jpg'  # 图片路径
result = inference_detector(model, img)

# 可视化结果
show_result(
    img,
    result,
    model.CLASSES,
    score_thr=0.3)  # 置信度阈值

以上是mmdet.core中的一些常用模型评估和推理方法的使用例子。通过这些方法，我们可以方便地对mmdet训练好的模型进行评估和推理，从而更好地应用于目标检测任务。