Faster Rcnn 代码解读之 test.py

本文详细解析Faster R-CNN目标检测框架中的test.py文件,深入理解其实现过程和关键算法步骤,帮助读者掌握目标检测技术。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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# Tensorflow Faster R-CNN
# Licensed under The MIT License [see LICENSE for details]
# Written by Xinlei Chen
# --------------------------------------------------------
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import cv2
import numpy as np

try:
    import cPickle as pickle
except ImportError:
    import pickle
import os
import math

from utils.timer import Timer
from utils.blob import im_list_to_blob

from model.config import cfg, get_output_dir
from model.bbox_transform import clip_boxes, bbox_transform_inv
from model.nms_wrapper import nms

'''用于测试的时候调用模型进行测试,在tools/test_net.py调用'''


def _get_image_blob(im):
    """Converts an image into a network input.
    将图片转换成网络的输入格式
    Arguments:
      im (ndarray): a color image in BGR order
    Returns:
      blob (ndarray): a data blob holding an image pyramid
      im_scale_factors (list): list of image scales (relative to im) used
        in the image pyramid
    """

    im_orig = im.astype(np.float32, copy=True)
    # 去均值
    im_orig -= cfg.PIXEL_MEANS
    # 提取最大、最小边
    im_shape = im_orig.shape
    im_size_min = np.min(im_shape[0:2])
    im_size_max = np.max(im_shape[0:2])

    processed_ims = []
    im_scale_factors = []

    for target_size in cfg.TEST.SCALES:
        # 缩放比例
        im_scale = float(target_size) / float(im_size_min)
        # Prevent the biggest axis from being more than MAX_SIZE
        if np.round(im_scale * 
### 运行 Faster R-CNN 的 `get_map.py` 脚本 为了运行 Faster R-CNN 中的 `get_map.py` 脚本,通常需要准备一些环境配置以及理解该脚本的功能。此脚本主要用于计算模型的平均精度均值(mAP),这是评估目标检测性能的重要指标。 #### 准备工作 确保已经安装了必要的依赖库并下载好了预训练权重文件。如果使用的是基于Keras版本的Faster R-CNN实现,则应参照项目的README文档完成环境搭建[^1]。 #### 修改配置参数 打开 `get_map.py` 文件前,可能需要调整部分超参数来适应自己的数据集或硬件条件。比如设置输入图像尺寸、路径到测试集标注文件等。这些修改依据具体框架而定;对于采用ResNet作为骨干网的情况,还需确认对应的FPN结构已正确定义[^3]。 #### 执行命令 一般情况下,可以通过如下方式执行: ```bash python get_map.py --model_path='logs/ep050-lossxx.xxyy.pth' --map_vis=True ``` 这里假设保存的最佳模型位于 `logs` 文件夹下,并命名为带有损失值后缀的形式。选项 `--map_vis=True` 表明是否可视化每一张图片上的预测框与真实框对比图以便更直观地查看效果[^2]。 请注意实际使用的命令可能会因为不同版本之间API变化有所差异,请查阅对应仓库最新说明文档获取最准确的操作指南。 #### 测试CUDA加速效率 考虑到目标检测任务往往耗时较长,在支持GPU的情况下建议开启CUDA加速以提高运算速度。可以利用类似下面的方法测量一段代码片段内CPU/GPU同步前后的时间差从而估算出具体的提速比例: ```python import torch from utils.utils import time_synchronized # 假设time_synchronized函数放在utils/utils模块里 start_time = time_synchronized() # ... (待测代码段) end_time = time_synchronized() print(f"Inference Time Cost: {end_time - start_time:.4f} seconds.") ```
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