mmdetection测试模型iou
时间: 2025-02-06 11:45:11 浏览: 98
### 如何在 MMDetection 中评估或设置测试模型的 IOU 阈值
#### 设置和调整 IOU 阈值的方法
对于目标检测任务,在 `MMDetection` 框架内可以通过配置文件来设定不同阶段使用的 IOU (Intersection over Union) 阈值。当涉及到评估过程中的 IOU 阈值时,主要是在定义评价指标部分完成这一操作。
具体来说,在配置文件中定位到用于初始化 `CocoMetric` 类的相关代码片段。该类允许用户自定义多个参数以适应特定的应用场景需求[^1]。其中就包含了控制 IOU 阈值范围以及步长的关键选项:
```yaml
evaluation = dict(
metric='bbox',
interval=1,
iou_thrs=[0.5, 0.75], # 自定义IOU阈值列表,默认情况下会使用一系列预设值
)
```
上述 YAML 片段展示了如何指定一组离散的 IOU 阈值来进行性能评测。如果希望更精细地调节这个区间,则可通过增加更多数值点实现;反之亦然。值得注意的是,默认行为通常已经涵盖了大多数实际应用所需的情况,因此除非有特殊要求,一般无需额外更改此参数。
另外一种情况是想要改变 NMS(Non-Maximum Suppression)过程中所用到的 IOU 阈值,这同样可以在相应的配置项里找到并调整:
```python
model=dict(
...
test_cfg=dict(
rcnn=dict(
score_thr=0.05,
nms=dict(type='nms', iou_threshold=0.5), # 此处即为NMS环节下的IOU阈值
max_per_img=100))
)
```
这段 Python 字典形式的配置说明了怎样针对 R-CNN 组件微调其测试期间的行为特性,特别是有关于非极大抑制算法执行条件的部分。这里提到的 `iou_threshold` 参数决定了哪些重叠程度较高的边界框会被保留下来作为最终输出结果的一部分[^4]。
通过合理利用这些配置选项,能够有效影响模型的表现效果及其决策逻辑,从而更好地服务于具体的业务需求。
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