mmdetection可视化结果
时间: 2025-05-07 17:44:17 浏览: 57
### mmdetection 结果可视化的几种方法
对于 `mmdetection` 的结果可视化,存在多种途径可以实现这一需求。一种常用的方法是通过调用 API 来直接展示检测效果[^2]。
#### 使用 test.py 进行检测并保存结果用于后续处理
可以通过命令行运行 `test.py` 脚本来进行模型评估,并将预测框的信息存储下来以便之后进一步分析或者绘图显示。这种方式适合于批量处理图片文件的情况,在完成推理过程后能够得到详细的统计报告和图像标注信息。
```bash
python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [--out ${RESULT_FILE}] [--eval ${EVAL_METRICS}]
```
其中 `${CONFIG_FILE}` 是配置文件路径,`${CHECKPOINT_FILE}` 表示预训练权重的位置,而可选参数 `--out` 后面跟的是输出文件名,默认会以 `.pkl` 文件形式保存;如果想要计算某些评价指标的话还可以加上 `--eval` 参数指定要使用的度量标准。
#### 利用内置API实现实时查看
另一种更为直观的方式是在代码内部加入相应的函数调用来即时呈现识别出来的物体边界框及其类别标签。这通常涉及到修改源码中的 forward 函数或者其他适当的地方插入绘图逻辑,从而可以在每次前向传播结束时立即看到当前输入样本上的预测情况。
```python
from mmdet.apis import inference_detector, init_detector, show_result_pyplot
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')
img = 'demo.jpg' # 或者 img = mmcv.imread(img), 这样可以直接读取numpy数组作为输入
result = inference_detector(model, img)
show_result_pyplot(model, img, result)
```
上述 Python 代码片段展示了如何加载模型并对单张图片执行推断操作,最后利用 `show_result_pyplot()` 方法快速弹窗显示出带有标记后的原始照片副本。
另外值得注意的是,在 `mmdetection3d` 中也提供了类似的浏览数据集的功能,比如使用如下命令即可启动一个简单的 GUI 应用来探索三维点云场景内的目标分布状况[^4]:
```bash
python ./tools/misc/browse_dataset.py myconfig.py --task det --output-dir tmp --online
```
此命令允许用户自定义配置文件 (`myconfig.py`) 并设置任务类型为检测(`det`),同时指定了输出目录位置以及开启了在线模式让程序自动打开浏览器窗口来交互式地观察生成的内容。
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