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。
（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.py3. 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.
-
python tools/anal
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