在使用mmdetecion测试的时候我们可能想得到下面的结果，其实很简单，在test.py 后面加--options "classwise=True" 即可。
例如
python tools/test.py ./configs/cascade_rcnn/cascade_rcnn_r101_fpn_1x_coco.py ./work_dirs/cascade_rcnn_r101_fpn_1x_coco/epoch_12.pth --out ./result/result.pkl --eval bbox --options "classwise=True"
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原文链接：https://blog.csdn.net/wxd1233/article/details/122989872
mmdetection的官方使用教程： https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/README_zh-CN.md
本文以coco格式数据集为例，其他
MMdetection之necks之FPN 其横向为 1X1 的卷积，向下为 上采样
Specifically, for ResNets [16] we use the feature activations output by
安装
安装过程按照官网步骤即可，注意版本对用即可，不再赘述。 或者按照：mmdetection安装博客
验证
在安装之后，首先要进行验证是否安装成功，在mmdetect
一、准备
1.项目链接
https://github.com/ultralytics/yolov5
2.制作数据集
将标注好的图片放到data/images/train 和data/images/valid 文件夹下，将.
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