mmdet3d+waymo test/evaluation流程

evaluation是最直观反映模型性能和问题的步骤，也是检验运行环境是否有错的重要一换，下面依托detr3d与custom waymo dataset类，介绍一下mmdet3d+waymo在eval的流程。
调用eval有两种流程，一种是training过程中eval，另一种是调用test.py，test.py支持validation set和test set的处理。无论哪种，其核心都是调用dataset类下的evaluate方法。下面主要讲调用test.py的流程。

evaluation

调用bash

bash tools/dist_test.sh \
projects/configs/detr3d/detr3d_res101_gridmask_waymo.py \
work_dirs/detr3d_res101_gridmask_waymo/epoch_10.pth \
8 --eval=waymo

其中 --eval代表evaluate的时候用哪种style的metric，比如waymo，在mmdet3d里支持kitti和waymo两种style。

tools/dist_test.sh

CONFIG=$1
CHECKPOINT=$2
GPUS=$3
PORT=${PORT:-29500}

PYTHONPATH="$(dirname $0)/..":$PYTHONPATH \
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$GPUS --master_port=$PORT \
    $(dirname "$0")/test.py $CONFIG $CHECKPOINT --launcher pytorch ${@:4}

就是用torch的distributed.launch方法来启动我们的test.py。这里有个巨坑是之后可能会调用tensorflow，环境配置不好的话就会出现cuda error，解决方法后面说。

tools/test.py

和tools/train.py类似。首先处理命令行参数，读config文件，初始化dataset，dataloader，载入model。
值得注意的是dataset = build_dataset(cfg.data.test)，也就是config文件的‘data’里，‘test’的部分；data里还有’train’和’eval’，这个都是在training流程里使用的。
初始化后，就是把image放进model里，然后进行evaluate了，核心代码如下：

outputs = single_gpu_test(model, data_loader, args.show, args.show_dir)
#list of dict where dict['pts_bbox']=dict(bboxes scores labels)
if args.format_only:
    dataset.format_results(outputs, **kwargs)
if args.eval:
	print(dataset.evaluate(outputs, **eval_kwargs))

如果跑的是test set，没有gt box，就只会format result，否则调用dat