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Shortcuts

除了训练和测试脚本，我们在 tools/ 文件夹内还提供了一些有用的工具。

日志分析

tools/analysis_tools/analyze_logs.py 通过给定的日志文件绘制 loss/mAP 曲线。 需首先执行 pip install seaborn 安装依赖。

python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve [--keys ${KEYS}] [--title ${TITLE}] [--legend ${LEGEND}] [--backend ${BACKEND}] [--style ${STYLE}] [--out ${OUT_FILE}]

loss curve image

示例:

  • 绘制某次执行的分类损失

    python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve log.json --keys loss_cls --legend loss_cls

  • 绘制某次执行的分类和回归损失，同时将图像保存到 pdf 文件

    python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve log.json --keys loss_cls loss_bbox --out losses.pdf

  • 在同一张图像中比较两次执行的 mAP

    python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve log1.json log2.json --keys bbox_mAP --legend run1 run2

  • 计算平均训练速度

    python tools/analysis_tools/analyze_logs.py cal_train_time log.json [--include-outliers]

    预计输出如下

    -----Analyze train time of work_dirs/some_exp/20190611_192040.log.json-----
slowest epoch 11, average time is 1.2024
fastest epoch 1, average time is 1.1909
time std over epochs is 0.0028
average iter time: 1.1959 s/iter

可视化

可视化数据集

tools/misc/browse_dataset.py 帮助用户浏览检测的数据集（包括图像和检测框的标注），或将图像保存到指定目录。

python tools/misc/browse_dataset.py ${CONFIG} [-h] [--skip-type ${SKIP_TYPE[SKIP_TYPE...]}] [--output-dir ${OUTPUT_DIR}] [--not-show] [--show-interval ${SHOW_INTERVAL}]

模型部署

为了使用 TorchServe 部署一个 MMRotate 模型，需要进行以下几步：

1. 转换 MMRotate 模型至 TorchServe

python tools/deployment/mmrotate2torchserve.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} \
--output-folder ${MODEL_STORE} \
--model-name ${MODEL_NAME}

示例:

wget -P checkpoint  \
https://download.openmmlab.com/mmrotate/v0.1.0/rotated_faster_rcnn/rotated_faster_rcnn_r50_fpn_1x_dota_le90/rotated_faster_rcnn_r50_fpn_1x_dota_le90-0393aa5c.pth

python tools/deployment/mmrotate2torchserve.py configs/rotated_faster_rcnn/rotated_faster_rcnn_r50_fpn_1x_dota_le90.py checkpoint/rotated_faster_rcnn_r50_fpn_1x_dota_le90-0393aa5c.pth \
--output-folder ${MODEL_STORE} \
--model-name rotated_faster_rcnn

Note: ${MODEL_STORE} 需要是一个文件夹的绝对路径。

2. 构建 mmrotate-serve docker 镜像

docker build -t mmrotate-serve:latest docker/serve/

3. 运行 mmrotate-serve 镜像

请参考官方文档 基于 docker 运行 TorchServe.

为了使镜像能够使用 GPU 资源，需要安装 nvidia-docker。之后可以传递 --gpus 参数以在 GPU 上运行。

示例：

docker run --rm \
--cpus 8 \
--gpus device=0 \
-p8080:8080 -p8081:8081 -p8082:8082 \
--mount type=bind,source=$MODEL_STORE,target=/home/model-server/model-store \
mmrotate-serve:latest

参考 该文档 了解关于推理 (8080)，管理 (8081) 和指标 (8082) 等 API 的信息。

4. 测试部署

curl -O https://raw.githubusercontent.com/open-mmlab/mmrotate/main/demo/demo.jpg
curl http://127.0.0.1:8080/predictions/${MODEL_NAME} -T demo.jpg

您应该获得类似于以下内容的响应：

[
  {
    "class_name": "small-vehicle",
    "bbox": [
      584.9473266601562,
      327.2749938964844,
      38.45665740966797,
      16.898427963256836,
      -0.7229751944541931
    ],
    "score": 0.9766026139259338
  },
  {
    "class_name": "small-vehicle",
    "bbox": [
      152.0239715576172,
      305.92572021484375,
      43.144744873046875,
      18.85024642944336,
      0.014928221702575684
    ],
    "score": 0.972826361656189
  },
  {
    "class_name": "large-vehicle",
    "bbox": [
      160.58056640625,
      437.3690185546875,
      55.6795654296875,
      19.31710433959961,
      0.007036328315734863
    ],
    "score": 0.888836681842804
  },
  {
    "class_name": "large-vehicle",
    "bbox": [
      666.2868041992188,
      1011.3961181640625,
      60.396209716796875,
      21.821645736694336,
      0.8549195528030396
    ],
    "score": 0.8240180015563965
  }
]

另外，你也可以使用 test_torchserver.py 来比较 TorchServe 和 PyTorch 的结果，并进行可视化。

python tools/deployment/test_torchserver.py ${IMAGE_FILE} ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} ${MODEL_NAME}
[--inference-addr ${INFERENCE_ADDR}] [--device ${DEVICE}] [--score-thr ${SCORE_THR}]

示例：

python tools/deployment/test_torchserver.py \
demo/demo.jpg \
configs/rotated_faster_rcnn/rotated_faster_rcnn_r50_fpn_1x_dota_le90.py \
rotated_faster_rcnn_r50_fpn_1x_dota_le90-0393aa5c.pth \
rotated_fater_rcnn

模型复杂度

tools/analysis_tools/get_flops.py 是改编自 flops-counter.pytorch 的脚本，用于计算给定模型的 FLOPs 和参数量。

python tools/analysis_tools/get_flops.py ${CONFIG_FILE} [--shape ${INPUT_SHAPE}]

预计输出如下

==============================
Input shape: (3, 1024, 1024)
Flops: 215.92 GFLOPs
Params: 36.42 M
==============================

注意: 此工具仍处于实验阶段，我们并不能保证计算结果是绝对正确的。你可以将结果用于简单的比较， 但在技术报告或论文中采用之前请仔细检查

  1. FLOPs 与输入大小相关，但参数量与其无关。默认输入大小是(1, 3, 1024, 1024)。

  2. 一些算子例如 DCN 或自定义算子并未包含在 FLOPs 计算中，所以 S2A-Net 和基于 RepPoints 的模型的 FLOPs 计算是错误的。 详细信息请查看 mmcv.cnn.get_model_complexity_info()。

  3. 两阶段检测器的 FLOPs 取决于候选的数量。

准备发布模型

tools/model_converters/publish_model.py 帮助用户准备他们将发布的模型。

在将模型上传到 AWS 之前，你可能需要

  1. 将模型权重转换至 CPU

  2. 删除优化器的状态

  3. 计算权重文件的哈希值并附加到文件名后

python tools/model_converters/publish_model.py ${INPUT_FILENAME} ${OUTPUT_FILENAME}

例如,

python tools/model_converters/publish_model.py work_dirs/rotated_faster_rcnn/latest.pth rotated_faster_rcnn_r50_fpn_1x_dota_le90_20190801.pth

最终输出的文件名是 rotated_faster_rcnn_r50_fpn_1x_dota_le90_20190801-{hash id}.pth。

基准测试

FPS 基准

tools/analysis_tools/benchmark.py 帮助用户计算 FPS。 FPS 值包括模型前向传播和后处理。为了得到更准确的数值，目前只支持单 GPU 分布式启动。

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 --master_port=${PORT} tools/analysis_tools/benchmark.py \
    ${CONFIG} \
    ${CHECKPOINT} \
    [--repeat-num ${REPEAT_NUM}] \
    [--max-iter ${MAX_ITER}] \
    [--log-interval ${LOG_INTERVAL}] \
    --launcher pytorch

示例: 假设你已经下载了 Rotated Faster R-CNN 模型权重到 checkpoints/ 文件夹

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 --master_port=29500 tools/analysis_tools/benchmark.py \
       configs/rotated_faster_rcnn/rotated_faster_rcnn_r50_fpn_1x_dota_le90.py \
       checkpoints/rotated_faster_rcnn_r50_fpn_1x_dota_le90-0393aa5c.pth \
       --launcher pytorch

杂项

打印完整配置文件

tools/misc/print_config.py 输出整个配置文件并整合其所有导入。

python tools/misc/print_config.py ${CONFIG} [-h] [--options ${OPTIONS [OPTIONS...]}]

混淆矩阵

混淆矩阵是预测结果的概要

tools/analysis_tools/confusion_matrix.py 可以分析预测结果并绘制混淆矩阵。

首先执行 tools/test.py 将检测结果保存为 .pkl 文件。

之后执行

python tools/analysis_tools/confusion_matrix.py ${CONFIG}  ${DETECTION_RESULTS}  ${SAVE_DIR} --show

你会得到一个类似于下图的混淆矩阵:

confusion_matrix_example

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