如何使用Detectron2 .pth模型进行存储预测。

Question

我已经在Google colab服务器免费服务器上训练了Detectron2模型。

from detectron2.engine import DefaultTrainer
from detectron2.config import get_cfg
import os

cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file("COCO- 
InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"))
cfg.DATASETS.TRAIN = ("Dataset_train",)
cfg.DATASETS.TEST = ()
cfg.DATALOADER.NUM_WORKERS = 2
cfg.MODEL.WEIGHTS = model_zoo.get_checkpoint_url("COCO- 
InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")
cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH = 2
cfg.SOLVER.BASE_LR = 0.00025
cfg.SOLVER.MAX_ITER = 2800
cfg.MODEL.ROI_HEADS.NUM_CLASSES = 2
os.makedirs(cfg.OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
trainer = DefaultTrainer(cfg) 
trainer.resume_or_load(resume=False)
trainer.train()

上面的代码创建一个“输出”文件夹，其中有4个文件： model_final.pth，metrics.json，last_checkpoint和events.out.file

我可以使用此模型进行预测

cfg.MODEL.WEIGHTS = os.path.join(cfg.OUTPUT_DIR, "model_final.pth")
cfg.MODEL.ROI_HEADS.SCORE_THRESH_TEST = 0.5
cfg.DATASETS.TEST = ("Datset_test")
predictor = DefaultPredictor(cfg)

当colab本地会话未过期时，一切正常。

问题：

1. 当我将输出文件夹安装在未导入模型的其他位置时。
2. 如何使用.pth保存的模型进行预测？
3. 如何重用受detectron2训练的模型进行预测..

Answer 1

下载您的.pth文件。当您打开新的Colab运行时时，将该文件上传到本地运行时（您可以使用Google云端硬盘中的“！cp”将其快速传输到运行时），然后按照官方教程中的步骤操作：https://colab.research.google.com/drive/16jcaJoc6bCFAQ96jDe2HwtXj7BMD_-m5

您需要使用配置文件cfg.merge_from_file("YOUR CONFIG FILE")和.pth文件路径：cfg.MODEL.WEIGHTS = ("YOUR .PTH FILE, PROBABLY /CONTENT/MODEL_FINAL.PTH")