# Copyright (c) OpenMMLab. All rights reserved. import argparse import os import os.path as osp from mmdet.engine.hooks.utils import trigger_visualization_hook from mmengine.config import Config, ConfigDict, DictAction from mmengine.evaluator import DumpResults from mmengine.runner import Runner from mmyolo.registry import RUNNERS from mmyolo.utils import is_metainfo_lower # TODO: support fuse_conv_bn def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser( description='MMYOLO test (and eval) a model') parser.add_argument('config', help='test config file path') parser.add_argument('checkpoint', help='checkpoint file') parser.add_argument( '--work-dir', help='the directory to save the file containing evaluation metrics') parser.add_argument( '--out', type=str, help='output result file (must be a .pkl file) in pickle format') parser.add_argument( '--json-prefix', type=str, help='the prefix of the output json file without perform evaluation, ' 'which is useful when you want to format the result to a specific ' 'format and submit it to the test server') parser.add_argument( '--tta', action='store_true', help='Whether to use test time augmentation') parser.add_argument( '--show', action='store_true', help='show prediction results') parser.add_argument( '--deploy', action='store_true', help='Switch model to deployment mode') parser.add_argument( '--show-dir', help='directory where painted images will be saved. ' 'If specified, it will be automatically saved ' 'to the work_dir/timestamp/show_dir') parser.add_argument( '--wait-time', type=float, default=2, help='the interval of show (s)') parser.add_argument( '--cfg-options', nargs='+', action=DictAction, help='override some settings in the used config, the key-valu

<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何使用MMYOLO进行模型测试和评估，特别是通过test脚本的配置文件、检查点以及可视化选项的用法。首先，我需要回顾一下用户的问题，确保我理解正确。用户提到了MMYOLO，这是一个基于YOLO的目标检测框架，可能属于OpenMMLab项目的一部分。用户想了解如何运行测试和评估，包括相关参数的用法。 首先，我应该查阅用户提供的引用内容，看看是否有相关信息。引用[3]提到了MMYOLO的Docker容器创建，可能涉及环境配置，但用户的问题更多是关于测试脚本的使用。引用[4]讨论了TensorFlow的可视化工具，但可能与MMYOLO无关，不过用户的问题中提到了可视化选项，可能需要结合MMYOLO自身的可视化功能。 接下来，我需要回忆MMYOLO的官方文档或常见用法。通常，OpenMMLab的项目如MMDetection或MMYOLO会使用Python脚本进行模型测试，例如使用tools/test.py，并指定配置文件和检查点文件。可能还需要指定评估指标、输出结果路径以及可视化参数。 用户需要具体的步骤，包括配置文件的路径、检查点文件的路径，以及如何启用可视化。例如，可能需要在命令中添加--show、--show-dir参数来保存可视化结果。此外，可能还需要设置评估指标，如mAP（平均精度）等。 我需要确保回答的结构清晰，分步骤说明，并给出示例命令。同时，需要注意用户提到的系统级指令，如使用正确的中文、LaTeX格式的数学公式（虽然测试脚本可能不涉及太多数学，但如果有评估指标如mAP的计算公式，可能需要用$$...$$）。此外，生成相关问题，并正确添加引用标识。 需要注意的是，用户提供的引用中，引用[1]和[2]可能不直接相关，但引用[3]涉及MMYOLO的Docker环境设置，可能在回答中提及环境配置作为前提条件。引用[4]的可视化方法可能不同，但MMYOLO可能有自己的可视化工具，例如通过test脚本的参数生成检测结果的可视化图像。 可能的步骤包括： 1. 准备配置文件和检查点文件。 2. 运行test.py脚本，指定配置文件和检查点。 3. 添加评估参数，如--eval mAP。 4. 使用可视化选项，如--show和--show-dir保存结果。 5. 示例命令的展示，并解释各参数的作用。 6. 可能的注意事项，如Docker环境中的路径映射（引用[3]）。 需要确保命令中的路径变量如${CONFIG}和${CHECKPOINT}被正确替换，并提醒用户根据实际情况修改。此外，可视化结果可能需要前端环境，如果在无显示设备的环境下运行，可能需要设置后端如Agg。 最后，生成相关问题，可能涉及评估指标的选择、可视化结果的分析、性能优化等。</think>以下是如何通过MMYOLO的test脚本进行模型测试与评估的详细说明： ### 一、基础测试命令 1. **配置文件与检查点** 核心命令格式为： ```bash python tools/test.py ${CONFIG} ${CHECKPOINT} --eval mAP ``` 其中： - `${CONFIG}`：模型配置文件路径（如`configs/yolov5/yolov5_s-v61_syncbn_8xb16-300e_coco.py`） - `${CHECKPOINT}`：训练完成的权重文件路径（如`work_dirs/yolov5_s/latest.pth`） 2. **评估指标设置** 通过`--eval`参数指定评估指标，支持`mAP`、`bbox`等目标检测常用指标： ```bash --eval mAP # 计算COCO格式的mAP指标 ``` ### 二、可视化配置 1. **实时结果显示** 添加`--show`参数可在测试时实时显示检测结果（需要图形界面支持）： ```bash --show --show-score-thr 0.3 # 显示置信度阈值>0.3的结果 ``` 2. **结果保存** 通过`--show-dir`参数将可视化结果保存到指定目录： ```bash --show-dir results/vis # 输出目录需预先创建 ``` ### 三、完整示例 ```bash python tools/test.py \ configs/yolov5/yolov5_s-v61_syncbn_8xb16-300e_coco.py \ work_dirs/yolov5_s/latest.pth \ --eval mAP \ --show-dir results/vis \ --cfg-options data.test.pipeline.1.img_scale=(640,640) ``` 该命令实现了： - 使用YOLOv5_s模型配置 - 加载训练完成的检查点 - 计算mAP评估指标 - 将可视化结果保存至`results/vis`目录 - 通过`--cfg-options`动态修改测试图像尺度[^3] ### 四、Docker环境注意事项 若通过Docker容器运行（如引用[3]所述），需确保数据卷正确挂载： ```bash docker exec -it mmyolo-deploy \ python /root/workspace/mmyolo/tools/test.py \ /root/workspace/mmyolo/configs/... \ /root/workspace/mmyolo/work_dirs/... ```