mmdetection热力图可视化
时间: 2025-04-17 16:44:22 浏览: 48
### 实现 mmdetection 中热力图可视化
为了在 mmdetection 中实现热力图的可视化,可以采用如下方法:
通过修改配置文件并利用 `show_result` 函数来展示检测框的同时绘制热力图。具体来说,在预测阶段获取模型输出特征图之后,应用反卷积层或其他上采样方式恢复到输入图像尺寸,再转换成灰度图表示热度。
对于实际操作部分,下面给出一段 Python 代码用于加载预训练模型并对单张图片执行推理过程中的热力图生成[^1]:
```python
import mmcv
from mmdet.apis import init_detector, inference_detector
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def show_heatmap(model, img_path):
# 加载测试图片
img = mmcv.imread(img_path)
# 推理得到结果
result = inference_detector(model, img)
# 获取最后一层 feature map 的 heatmap 数据
last_feature_map = model.backbone(result[-1][0].unsqueeze(0)).detach().cpu().numpy()[0]
# 计算平均值作为最终heatmap
avg_pool = np.mean(last_feature_map, axis=0)
# 归一化处理以便显示
heatmap = (avg_pool - avg_pool.min()) / (avg_pool.max() - avg_pool.min())
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(heatmap, cmap='jet', alpha=.5)
ax.axis('off')
cbar = fig.colorbar(im)
plt.show()
config_file = 'configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
checkpoint_file = 'checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth'
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')
img_name = 'demo/demo.jpg' # 替换成自己的路径
show_heatmap(model, img_name)
```
上述脚本展示了如何提取网络最后几层激活响应,并将其转化为可视化的形式。需要注意的是这里仅提供了一个简单的例子,不同架构可能需要调整相应位置以适应特定需求。
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