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。
- 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。
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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 -
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 -
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 -
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。
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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 。 -
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。） -
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 。