书接上文——DETR评估可视化

**书接上文——DETR评估可视化**

在前面的文章中，我们介绍了DETR（DEtection TRansformer）模型，这是一种基于Transformer的目标检测模型。我们还讨论了如何使用PyTorch实现DETR模型。在本篇文章中，我们将重点介绍如何评估和可视化DETR模型。

**评估DETR模型**

评估DETR模型主要包括两个方面：准确率（Accuracy）和平均精度（mAP）。我们可以使用以下代码来计算这些指标：

import torchfrom torchvision import transforms# 加载测试数据集test_dataset = MyDataset(test_data, transform=transforms.Compose([
 transforms.ToTensor(),
]))

# 加载模型model = DETR()

# 设定设备（GPU或CPU）
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 将测试数据集转换为批次test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

# 初始化准确率和平均精度accuracy =0.0mAP =0.0# 迭代测试数据集for images, targets in test_loader:
 # 将图片和目标转换为设备（GPU或CPU）
 images = images.to(device)
 targets = [target.to(device) for target in targets]

 # 前向传播 outputs = model(images)

 # 计算准确率 accuracy += compute_accuracy(outputs, targets)

# 计算平均精度mAP = compute_mAP(outputs, targets)

print("Accuracy:", accuracy / len(test_loader))
print("mAP:", mAP)

import matplotlib.pyplot as plt# 加载测试数据集test_dataset = MyDataset(test_data, transform=transforms.Compose([
 transforms.ToTensor(),
]))

# 加载模型model = DETR()

# 设定设备（GPU或CPU）
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 将测试数据集转换为批次test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

# 迭代测试数据集for images, targets in test_loader:
 # 将图片和目标转换为设备（GPU或CPU）
 images = images.to(device)
 targets = [target.to(device) for target in targets]

 # 前向传播 outputs = model(images)

 # 可视化预测结果 visualize_predictions(outputs, targets)

# 显示可视化结果plt.show()