labelme: error: argument --config: expected one argument
时间: 2024-05-04 16:20:43 浏览: 414
这是因为您没有为 `--config` 参数提供参数值。请提供一个 JSON 格式的配置文件路径,例如:
```
labelme --config /path/to/config.json
```
或者您可以在命令行中直接提供配置选项,例如:
```
labelme --flags="--save-as-xml" --verbosity=2
```
请注意,`--flags` 和 `--verbosity` 都是在命令行中提供的配置选项的示例。您应该根据自己的需要修改这些选项。
相关问题
usage: labelme2coco.py [-h] [--img-dir IMG_DIR] [--labels-dir LABELS_DIR] [--out OUT] [--class-id-txt CLASS_ID_TXT] labelme2coco.py: error: unrecognized arguments: [--class-id-txt /home/zpting/all_extract/classes.txt]
这个错误提示意味着你在使用 `labelme2coco.py` 命令时输入了一个未识别的参数。检查一下你的命令是否正确,特别是参数和选项是否正确书写并用空格分隔开。另外,也可以查看一下 `labelme2coco.py` 的帮助文档,确定正确的参数和选项。一般可以使用以下命令查看帮助文档:
```
python labelme2coco.py --help
```
建议你将完整的命令和错误提示一起提供,这样我才能更好地帮助你。
03/18 00:42:20 - mmengine - INFO - Exp name: cascade_rcnn_yolov8_ds4_pafpn_yoloxrpnhead_labelme_PSZ_20250317_140453 03/18 00:42:20 - mmengine - INFO - Saving checkpoint at 105 epochs 03/18 00:42:53 - mmengine - INFO - ---------------iou_thr: 0.5--------------- 03/18 00:42:54 - mmengine - INFO - +-------+-------+-------+--------+-------+ | class | gts | dets | recall | ap | +-------+-------+-------+--------+-------+ | PSZ | 93056 | 93311 | 0.957 | 0.953 | | HQ | 1481 | 2125 | 0.745 | 0.687 | +-------+-------+-------+--------+-------+ | mAP | | | | 0.820 | +-------+-------+-------+--------+-------+这几行日志输出是mmdetection中哪些函数决定的,位置在哪
### MMDetection 中的日志输出函数及其位置
在 MMDetection 框架中,日志输出功能主要由 `mmengine` 提供支持。具体来说,日志管理的核心类是 `Logger` 和 `MMLogger`,它们位于 `mmengine.logging` 模块下[^1]。
#### 日志输出的主要实现
- **核心模块**: `mmengine.logging.MMLogger` 是整个框架中用于记录日志的关键组件。它封装了 Python 的标准库 `logging.Logger` 并提供了更灵活的功能。
- **初始化位置**: 在大多数情况下,`MMLogger` 实例会在配置文件加载完成后通过 `init_default_scope()` 或者类似的初始化方法创建并绑定到运行环境中[^2]。
以下是典型的日志初始化代码片段:
```python
from mmengine.logging import MMLogger
logger = MMLogger.get_instance('mmdet', log_level='INFO')
```
#### 关键参数说明
- `log_level`: 定义日志的最低等级(如 DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL),只有高于此等级的消息才会被打印或写入日志文件。
- `file`: 如果指定了该参数,则会将日志消息保存到对应的文件中。
#### 使用场景分析
当执行训练脚本时,例如命令 `python tools/train.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py`,日志会被自动记录下来。其调用链如下:
1. 配置解析阶段:读取配置文件中的 `default_hooks.logger.interval` 参数来设置日志间隔时间。
2. 训练过程中:定期调用 `self.log_buffer.output` 方法更新当前迭代状态至控制台或者指定的日志文件中[^3]。
对于 IoU、Recall 和 AP 等指标的具体计算与展示逻辑,通常是在评估钩子 (`EvalHook`) 内部完成,并最终借助上述提到的日志工具呈现给用户。
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### 示例代码
下面是一个简单的例子演示如何手动操作日志系统:
```python
import torch
from mmdet.registry import MODELS
from mmengine.logging import MMLogger
def custom_log_example():
logger = MMLogger.get_current_instance()
model_name = 'FasterRCNN'
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
logger.info(f'Starting training {model_name} on {device}')
try:
# 假设此处有一些复杂的模型构建过程...
backbone_cfg = dict(type='ResNet', depth=50)
backbone_model = MODELS.build(backbone_cfg).to(device)
logger.debug('Backbone successfully built.')
except Exception as e:
logger.error(f'Model construction failed with error: {str(e)}')
custom_log_example()
```
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