Detectron2篇之测试框架效果

Detectron2篇之测试框架效果

在上一篇博客中已经介绍了如何安装，不明白的小伙伴可以再去看看官方文档

demo测试

Detectron2中给出了一个demo让我们使用，下面结合官方文档我来说明一下要如何使用

从这里可以看到详细的介绍

调用demo进行图片处理

下面先进行最简单的部分，调用demo进行图片处理

这里提供一张图片进行测试（图片来源于网络）：

我们cd到demo文件夹之后打开cmd输入这些内容：
这是我的demo文件夹

python demo.py --config-file ../configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml  --input input.jpg --output . --opts MODEL.WEIGHTS detectron2://COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x/137849600/model_final_f10217.pkl

这里我们添加了–output 下图是官方对这个参数的描述

输入这个代码之后生成的图片会把原图片给替换

代码完成了实例分割和语义分割，可以看出来效果还是不错的，大家还可以通过model zoo来下载更多的模型，下载完之后更新–opts MODEL.WEIGHTS的参数指定路径重写运行即可，当然你还可以处理视频。效果图如下，好像删除的帧数有点多了，好晕 (((φ(◎ロ◎;)φ)))

建议

有条件的小伙伴一定要在colab上运行代码，colab是真的香啊