mmsegmentation测试
时间: 2025-02-28 12:26:34 浏览: 69
### 使用 MMSegmentation 进行测试的方法
为了使用 MMSegmentation 对图像进行分割测试,需先确保已正确安装该库。初始化指令如下:
```bash
git clone https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
cd mmsegmentation
pip install -e .
```
完成安装后,准备用于测试的数据集至关重要。如果采用自定义数据集,则可能需要通过 Labelme 工具创建标签文件[^4]。
对于具体测试操作,在命令行输入以下 Python 脚本可以实现对单张图片的预测功能:
```python
from mmseg.apis import inference_segmentor, init_segmentor
import mmcv
config_file = 'configs/pspnet/pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py'
checkpoint_file = 'checkpoints/pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_073226-9c6affd8.pth'
# 初始化模型
model = init_segmentor(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')
# 推理一张图片并展示结果
img = 'demo.png' # 或者 img = mmcv.imread(img),这将会读取一个 numpy 数组
result = inference_segmentor(model, img)
model.show_result(img, result, out_file="output.jpg", opacity=0.5)
```
此脚本展示了如何加载预训练权重、配置文件以及执行推断过程,并最终保存带有透明度设置的结果图到指定路径下[^3]。
此外,还可以利用 `tools/test.py` 提供的功能来评估整个验证集上的性能指标。只需提供相应的配置文件和检查点即可启动评测流程:
```bash
python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [--eval ${EVAL_METRICS}]
```
其中 `${CONFIG_FILE}` 和 `${CHECKPOINT_FILE}` 是必需参数;而`${RESULT_FILE}` 可选填入希望存储测试结果的位置;`${EVAL_METRICS}` 则指定了要计算哪些评价标准,比如 mIoU (mean Intersection Over Union)[^1]。
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