mmdetection3d官网绘制损失函数命令

Question

这个曲线是训练集的损失函数曲线吗，那验证集的损失函数曲线如何获得呢？两条曲线对比才有意义吧。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在MMDetection3D中，你可以使用analyze_logs.py脚本来绘制训练过程中的损失函数曲线，以及验证集上的指标。这个脚本位于tools/analysis_tools目录下。下面我将详细解释如何操作。

首先，确保你已经安装了seaborn库，如果没有，可以通过以下命令安装：

pip install seaborn

然后，如果你想绘制训练集的损失函数曲线，比如分类损失(loss_cls)和框回归损失(loss_bbox)，可以使用以下命令：

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

这里的log.json是你的训练日志文件，你需要将其替换为实际的日志文件路径。

如果你想要查看验证集上的损失函数曲线，例如验证集的分类损失(loss_cls)，你需要添加--mode eval参数，并指定评估间隔（通常与训练间隔相同），例如每1000个迭代评估一次，可以这样执行：

python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve log.json --keys "eval_loss_cls" --legend "eval_loss_cls" --mode eval --interval 1000

这里假设你的日志文件中记录了验证集的损失，且指标名为eval_loss_cls。如果实际指标名称不同，你需要将其替换为正确的名称。

为了对比训练集和验证集的损失函数曲线，你可以将这两个命令结合到一个脚本中，或者分两次运行，然后在同一张图上手动比较结果。如果你想要保存生成的图像，可以添加--out output.png参数，将图像保存为output.png。

请注意，这些命令是基于MMDetection3D的最新版本编写的，如果你使用的是旧版本，可能需要根据实际的API调整。如果日志文件格式有变化，或者需要处理其他指标，你可能需要查看脚本的源代码以了解如何适应。