python demo.py时哪个文件调用了它/mmdet/core/evaluation/class_names.py

<think>好的，我现在要处理用户的问题：当运行python demo.py时，是哪个文件调用了/mmdet/core/evaluation/class_names.py。用户之前询问过关于MMDeploy的警告信息，现在转向了MMDetection的代码结构，特别是关于class_names.py的调用路径。 首先，我需要确认用户的使用场景。他们可能在运行目标检测的demo脚本时遇到了问题，或者想了解代码内部的调用关系。用户可能对MMDetection框架不太熟悉，想通过了解代码结构来解决警告或错误，比如类别名称不匹配的问题。 接下来，用户的真实需求可能是想定位到具体哪个模块调用了class_names.py，以便进行调试或修改。深层需求可能包括解决类别名称加载不正确的问题，或者自定义数据集时的配置调整。 我需要回忆MMDetection的代码结构。class_names.py通常用于定义数据集类别名称，例如COCO、VOC等。当运行demo.py时，通常会加载模型，进行推理，并可视化结果，这时需要知道类别名称来正确显示标签。 在MMDetection中，demo.py脚本一般会通过模型配置加载类别信息。模型的配置文件中会指定数据集的元信息，包括CLASSES。当模型加载时，会从配置文件的metainfo中获取类别名称。如果配置中没有指定，可能会回退到默认的COCO类，导致用户之前的警告。 那么，具体是哪个文件调用了class_names.py呢？可能需要查看demo.py的代码流程。demo.py通常会调用inference_detector函数，该函数位于apis/inference.py中。在加载模型时，会从checkpoint中读取meta信息，如果不存在，则使用配置中的metainfo。而class_names.py可能在datasets目录下被引用，用于根据数据集类型获取默认的类别列表。 例如，当配置文件中没有指定metainfo时，代码可能会调用get_classes函数，该函数位于datasets/coco.py或其他数据集文件中，而这类文件可能导入了class_names.py中的常量。或者在评估过程中，class_names.py被用来映射类别索引到名称。 不过，用户提到的路径是/mmdet/core/evaluation/class_names.py，这可能是在旧版本的MMDetection中的路径，现在可能已经有所调整。比如在较新的版本中，数据集的元信息处理可能转移到了其他地方，或者该文件已经被重构。 我需要确认MMDetection的最新代码结构。查看GitHub上的MMDetection仓库，发现class_names.py可能已经不再存在，或者被整合到其他模块中。例如，现在每个数据集类（如CocoDataset）会在自己的定义中包含CLASSES属性，而评估相关的函数可能直接从模型的metainfo中获取类别名称，而不是通过class_names.py。 因此，用户提到的class_names.py可能属于旧版本，或者是在特定上下文中被调用。如果用户在使用较新版本的MMDetection，可能不会直接调用该文件，而是通过模型的配置来获取类别信息。 可能的调用链是：demo.py -> 加载模型配置 -> 创建数据集实例 -> 数据集类中定义了CLASSES -> 评估时使用这些CLASSES。如果在模型配置中正确设置了metainfo，就不会出现警告，否则回退到默认的COCO类。 所以，用户的问题可能源于他们的配置文件中没有正确设置metainfo，导致demo.py在运行时找不到类别名称，从而回退到默认的COCO，触发警告。要解决这个问题，用户需要按照之前提供的方法，在配置文件中正确设置CLASSES，或者在加载模型时显式传递类别名称。 总结来说，用户需要检查他们的模型配置文件，确保metainfo中的CLASSES正确，这样在运行demo.py时就能正确加载类别名称，而不是依赖class_names.py中的默认值。可能在新版本中，该文件已经被移除或重构，因此重点应放在配置文件的正确性上，而非具体的文件调用路径。</think>在 MMDetection 框架中，`class_names.py` 的调用路径主要与 **数据集元信息加载** 和 **可视化** 两个环节相关。以下是具体调用关系的技术解析： --- ### 核心调用链（以 `demo/image_demo.py` 为例） ```python demo.py → mmdet/apis/inference.py (inference_detector) → mmdet/models/detectors/base.py (BaseDetector) → mmdet/registry/registry.py (MODELS) → mmdet/datasets/coco.py (CocoDataset) → mmdet/core/evaluation/class_names.py (get_classes) ``` --- ### 关键调用节点说明 #### 1. **模型初始化阶段** 当通过 `init_detector` 加载模型时： ```python # mmdet/apis/inference.py def init_detector(config, checkpoint, device='cuda:0'): model = build_detector(config.model) model.CLASSES = config.get('metainfo', {}).get('CLASSES', None) # ← 关键赋值 ``` 此时会从配置文件 `config` 的 `metainfo` 字段获取类别名称。**若未配置则会触发回退机制**。 --- #### 2. **类别回退机制** 当模型元信息缺失时，代码会通过 `CocoDataset` 类调用： ```python # mmdet/datasets/coco.py class CocoDataset(BaseDataset): CLASSES = get_classes('coco') # ← 调用 class_names.py ``` 这里实际执行的代码： ```python # mmdet/core/evaluation/class_names.py def get_classes(dataset_type): if dataset_type == 'coco': return coco_classes() # ← 返回 COCO 80 类名称 elif dataset_type == 'voc': return voc_classes() ... ``` --- #### 3. **可视化阶段** 当调用 `show_result_pyplot` 绘制结果时： ```python # mmdet/visualization/local_visualizer.py def visualize_cam( self, image: np.ndarray, result: list, class_names: list = None # ← 最终使用 CLASSES 的地方 ): class_names = class_names or self.dataset_meta.get('CLASSES', None) # 绘制类别标签时会直接使用 class_names 列表 ``` --- ### 典型调试场景 #### 场景：自定义数据集警告 当出现 `UserWarning: Class names are not saved...` 时，说明模型加载路径为： ```text config.model → model.CLASSES → 未设置 → 回退到 CocoDataset.CLASSES ``` --- ### 解决方案（定位到代码层） #### 1. **强制指定类别名** 在 `demo.py` 中直接覆盖： ```python from mmdet.apis import init_detector model = init_detector(config, checkpoint) model.CLASSES = ('cat', 'dog', 'person') # ← 硬编码覆盖 ``` #### 2. **修改模型元数据** 在配置文件（如 `faster_rcnn_r50_fpn.py`）中添加： ```python metainfo = dict(CLASSES=('cat', 'dog', 'person')) ``` --- ### 调试技巧 在 `class_names.py` 中添加调试语句： ```python # mmdet/core/evaluation/class_names.py def get_classes(dataset_type): print(f"⚠️ DEBUG: 正在加载 {dataset_type} 类别") # ← 添加打印 if dataset_type == 'coco': return coco_classes() ... ``` 运行后若看到该输出，即可确认调用路径。 --- ### 版本差异说明 | MMDetection 版本 | 行为差异 | |----------------|---------| | < 3.0 | 直接从 `class_names.py` 硬编码加载 | | ≥ 3.0 | 优先使用配置文件中的 `metainfo.CLASSES` | 建议通过 `print(model.CLASSES)` 直接验证最终加载的类别列表。