數據集准備：
下載鏈接：
VOC：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/
cityscapes：https://www.cityscapes-dataset.com/
單GPU測試
python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [--out ${RESULT_FILE}] [--eval ${EVAL_METRICS}] [--show]
可選參數：
• RESULT_FILE: 結果文件名稱，需以.pkl 形式存儲。如果沒有聲明，則不將結果存儲到文件。
• EVAL_METRICS: 需要測試的度量指標。可選值是取決於數據集的，比如 proposal_fast，proposal，
bbox，segm 是 COCO 數據集的可選值，mAP，recall 是 Pascal VOC 數據集的可選值。Cityscapes 數
據集可以測試 cityscapes 和所有 COCO 數據集支持的度量指標。
• --show: 如果開啟，檢測結果將被繪制在圖像上，以一個新窗口的形式展示。它只適用於單 GPU 的測
試，是用於調試和可視化的。請確保使用此功能時，你的 GUI 可以在環境中打開。否則，你可能會遇
到這么一個錯誤 cannot connect to X server。
• --show-dir: 如果指明，檢測結果將會被繪制在圖像上並保存到指定目錄。它只適用於單 GPU 的測
試，是用於調試和可視化的。即使你的環境中沒有 GUI，這個選項也可使用。
• --show-score-thr: 如果指明，得分低於此閾值的檢測結果將會被移除。
• --cfg-options: 如果指明，這里的鍵值對將會被合並到配置文件中。
• --eval-options: 如果指明，這里的鍵值對將會作為字典參數被傳入 dataset.evaluation() 函
數中，僅在測試階段使用。
樣例
測試Faster R-CNN 並可視化結果（COCO）
python tools/test.py \ configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py \ checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth \ --show
checkpoints需要手動下載，下載步驟：https://www.cnblogs.com/xxmrecord/p/15778229.html
每執行一張圖像的測試，都會將結果顯示出來。叉掉就會顯示下一張。
測試Faster R-CNN並保存測試結果（COCO）
python tools/test.py \ configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py \ checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth \ --show-dir faster_rcnn_r50_fpn_1x_results
測試Faster R-CNN，不保存測試結果（VOC）
python tools/test.py \ configs/pascal_voc/faster_rcnn_r50_fpn_1x_voc.py \ checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_voc0712_20200624-c9895d40.pth \ --eval mAP
注意配置文件和checkpoints和上面示例的區別。
實踐
要先下載對應得checkpoints文件，步驟：https://www.cnblogs.com/xxmrecord/p/15778229.html
