mmdetection常用命令

本文介绍了mmdetection框架中的一些常用命令,包括测试、训练、损失分析、输出JSON和PKL结果文件,以及如何进行COCO错误分析。重点讲解了评估指标和如何分析目标检测模型的bbox mAP。

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

(注意:文中--eval bbox适用于目标检测模型,其他模型--eval 需要换参数)

1. Test

python tools/test.py configs/ballon/mask_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain-poly_1x_balloon.py work_dirs/mask_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain-poly_1x_balloon.py/latest.pth --eval bbox

2. Train

python tools/train.py configs/ballon/mask_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain-poly_1x_balloon.py

3. Loss Analysis

  • Plot the classification loss of some run.

    python tools/analyze_logs.py plot_curve log.json --keys loss_cls --legend loss_cls
  • Plot the classification and regression loss of some run, and save the figure to a pdf.

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