mmdetection多类目标训练查看单类准确率（AP）以及使用模型测试看结果（show）

本文主要是个人笔记，以后便于查询，也供借鉴。通常我们在mmdetection平台上就训练一类目标，训练过程中每跑完一个epoch就可以查看到该目标的0.5，0.75等阈值下的准确率，还有一个整体的mAP。但是，当你跑多类目标时，多个目标一起训练怎么看单类的准确率？mmdetection默认的设置是多类目标一起训练时，打印整体的准确率，如果要在训练和测试的时候查看单类的准确率，可以如下操作（以下操作的前提是已经训练起来了，相关多类训练的多类配置文件修改好了）：
在mmdetection/mmdet/datasets/coco.py中找到如下代码：

def evaluate(self,
                 results,
                 metric='bbox',
                 logger=None,
                 jsonfile_prefix=None,
                 classwise=False,
                 proposal_nums=(100, 300, 1000),
                 iou_thrs=None,
                 metric_items=None):

修改classwise=False为classwise=True，打印结果变化如下：
默认的打印结果：

修改后如下，增加了单类的AP，即准确率

但是，上图中的单类准确率并不是很好的评价指标，它是AP在各个阶段取的一个平均值，在0.5到0.95这个区间内取的综合评估结果，我们需要进一步限定在某个阈值下比较有意义，比如阈值设在0.5时的准确率，这时只统计0.5阈值下的结果，代码如下：

def evaluate(self,
                 results,
                 metric='bbox',
                 logger=None,
                 jsonfile_prefix=None,
                 classwise=True,
                 proposal_nums=(100, 300, 1000),
                 iou_thrs=[0.5],
                 metric_items=None):

打印结果如下：

如果在训练的时候没有修改如上代码，可以不用重新训练，使用训练出来的模型进行测试也可得到如上结果，测试命令如下：

python3 tools/test.py ./config/retinanet/retinanet_r50_fpn_1x_coco.py ./work_dirs/retinanet_r50_fpn_1x_coco/epoch_12.pth --out ./result/result.pkl --eval bbox

模型训练好之后，对验证集进行测试，打印预测框在验证集图像上，可以使用下面的命令：

python3 tools/test.py ./config/retinanet/retinanet_r50_fpn_1x_coco.py ./work_dirs/retinanet_r50_fpn_1x_coco/epoch_12.pth --show-dir ./result

看到如下效果

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