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