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使用预训练模型推理

我们提供测试脚本来评估完整数据集(Cityscapes, PASCAL VOC, ADE20k 等)上的结果,同时为了使其他项目的整合更容易,也提供一些高级 API。

测试一个数据集

  • 单卡 GPU

  • CPU

  • 单节点多卡 GPU

  • 多节点

您可以使用以下命令来测试一个数据集。

# 单卡 GPU 测试
python tools/test.py ${配置文件} ${检查点文件} [--out ${结果文件}] [--eval ${评估指标}] [--show]

# CPU: 如果机器没有 GPU, 则跟上述单卡 GPU 测试一致
# CPU: 如果机器有 GPU, 那么先禁用 GPU 再运行单 GPU 测试脚本
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 # 禁用 GPU
python tools/test.py ${配置文件} ${检查点文件} [--out ${结果文件}] [--eval ${评估指标}] [--show]

# 多卡GPU 测试
./tools/dist_test.sh ${配置文件} ${检查点文件} ${GPU数目} [--out ${结果文件}] [--eval ${评估指标}]

可选参数:

  • RESULT_FILE: pickle 格式的输出结果的文件名,如果不专门指定,结果将不会被专门保存成文件。(MMseg v0.17 之后,args.out 将只会保存评估时的中间结果或者是分割图的保存路径。)

  • EVAL_METRICS: 在结果里将被评估的指标。这主要取决于数据集, mIoU 对于所有数据集都可获得,像 Cityscapes 数据集可以通过 cityscapes 命令来专门评估,就像标准的 mIoU一样。

  • --show: 如果被指定,分割结果将会在一张图像里画出来并且在另一个窗口展示。它仅仅是用来调试与可视化,并且仅针对单卡 GPU 测试。请确认 GUI 在您的环境里可用,否则您也许会遇到报错 cannot connect to X server

  • --show-dir: 如果被指定,分割结果将会在一张图像里画出来并且保存在指定文件夹里。它仅仅是用来调试与可视化,并且仅针对单卡GPU测试。使用该参数时,您的环境不需要 GUI。

  • --eval-options: 评估时的可选参数,当设置 efficient_test=True 时,它将会保存中间结果至本地文件里以节约 CPU 内存。请确认您本地硬盘有足够的存储空间(大于20GB)。(MMseg v0.17 之后,efficient_test 不再生效,我们重构了 test api,通过使用一种渐近式的方式来提升评估和保存结果的效率。)

例子:

假设您已经下载检查点文件至文件夹 checkpoints/ 里。

  1. 测试 PSPNet 并可视化结果。按下任何键会进行到下一张图

    python tools/test.py configs/pspnet/pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py \
        checkpoints/pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_003338-2966598c.pth \
        --show
    
  2. 测试 PSPNet 并保存画出的图以便于之后的可视化

    python tools/test.py configs/pspnet/pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py \
        checkpoints/pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_003338-2966598c.pth \
        --show-dir psp_r50_512x1024_40ki_cityscapes_results
    
  3. 在数据集 PASCAL VOC (不保存测试结果) 上测试 PSPNet 并评估 mIoU

    python tools/test.py configs/pspnet/pspnet_r50-d8_512x1024_20k_voc12aug.py \
        checkpoints/pspnet_r50-d8_512x1024_20k_voc12aug_20200605_003338-c57ef100.pth \
        --eval mAP
    
  4. 使用4卡 GPU 测试 PSPNet,并且在标准 mIoU 和 cityscapes 指标里评估模型

    ./tools/dist_test.sh configs/pspnet/pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py \
        checkpoints/pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_003338-2966598c.pth \
        4 --out results.pkl --eval mIoU cityscapes
    

    注意:在 cityscapes mIoU 和我们的 mIoU 指标会有一些差异 (~0.1%) 。因为 cityscapes 默认是根据类别样本数的多少进行加权平均,而我们对所有的数据集都是采取直接平均的方法来得到 mIoU。

  5. 在 cityscapes 数据集上4卡 GPU 测试 PSPNet, 并生成 png 文件以便提交给官方评估服务器

    首先,在配置文件里添加内容: configs/pspnet/pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py

    data = dict(
        test=dict(
            img_dir='leftImg8bit/test',
            ann_dir='gtFine/test'))
    

    随后,进行测试。

    ./tools/dist_test.sh configs/pspnet/pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py \
        checkpoints/pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_003338-2966598c.pth \
        4 --format-only --eval-options "imgfile_prefix=./pspnet_test_results"
    

    您会在文件夹 ./pspnet_test_results 里得到生成的 png 文件。 您也许可以运行 zip -r results.zip pspnet_test_results/ 并提交 zip 文件给 evaluation server

  6. 在 Cityscapes 数据集上使用 CPU 高效内存选项来测试 DeeplabV3+ mIoU 指标 (没有保存测试结果)

    python tools/test.py \
    configs/deeplabv3plus/deeplabv3plus_r18-d8_512x1024_80k_cityscapes.py \
    deeplabv3plus_r18-d8_512x1024_80k_cityscapes_20201226_080942-cff257fe.pth \
    --eval-options efficient_test=True \
    --eval mIoU
    

    使用 pmap 可查看 CPU 内存情况, efficient_test=True 会使用约 2.25GB 的 CPU 内存, efficient_test=False 会使用约 11.06GB 的 CPU 内存。 这个可选参数可以节约很多 CPU 内存。(MMseg v0.17 之后, efficient_test 参数将不再生效, 我们使用了一种渐近的方式来更加有效快速地评估和保存结果。)

  7. 在 LoveDA 数据集上1卡 GPU 测试 PSPNet, 并生成 png 文件以便提交给官方评估服务器

    首先,在配置文件里添加内容: configs/pspnet/pspnet_r50-d8_512x512_80k_loveda.py,

    data = dict(
        test=dict(
            img_dir='img_dir/test',
            ann_dir='ann_dir/test'))
    

    随后,进行测试。

    python ./tools/test.py configs/pspnet/pspnet_r50-d8_512x512_80k_loveda.py \
        checkpoints/pspnet_r50-d8_512x512_80k_loveda_20211104_155728-88610f9f.pth \
        --format-only --eval-options "imgfile_prefix=./pspnet_test_results"
    

    您会在文件夹 ./pspnet_test_results 里得到生成的 png 文件。 您也许可以运行 zip -r -j Results.zip pspnet_test_results/ 并提交 zip 文件给 evaluation server

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