mmdetection3d如何计算单目3D目标检测方法的flops

Question

想要利用mmdetection3d框架中的分析工具计算单目3D方法FCOS3D的flops，如何输入指令

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在使用MMDetection3D框架计算单目3D目标检测方法FCOS3D的FLOPs（浮点运算次数）时，您可以利用其内置的模型复杂度分析工具。以下是详细的步骤：

1. 安装和准备环境： 确保您已经正确安装了MMDetection3D以及相关的依赖库，如PyTorch、mmcv等。如果您还没有安装，可以按照官方文档进行安装：

   git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git
   cd mmdetection3d
   pip install -r requirements/build.txt
   pip install -v -e .
   

2. 获取FCOS3D配置文件与预训练权重： 在MMDetection3D的configs/fcos3d目录下找到对应的FCOS3D配置文件，例如fcos3d_r101_caffe_fpn_gn-head_dcn_2x8_1x_nus-mono3d.py。如果您打算计算特定预训练模型的FLOPs，还需下载相应的权重文件。

3. 运行FLOPs计算脚本： 使用MMDetection3D提供的tools/analysis_tools/get_flops.py脚本计算FCOS3D模型的FLOPs。执行以下命令：

   python tools/analysis_tools/get_flops.py \
       ${CONFIG_FILE} \
       --shape ${INPUT_SHAPE}
   

   其中：

   • ${CONFIG_FILE}：替换为FCOS3D的配置文件路径，如configs/fcos3d/fcos3d_r101_caffe_fpn_gn-head_dcn_2x8_1x_nus-mono3d.py。
   • ${INPUT_SHAPE}：指定模型输入的图像尺寸，格式为(height, width), 例如(384, 640)。确保该尺寸与实际应用场景或训练配置一致。

这个脚本会输出模型的总FLOPs以及各模块的FLOPs统计信息。

注意：FLOPs计算结果仅供参考，实际运行时的计算量可能会受到硬件优化（如张量核心利用率、内存访问模式等）和软件优化（如编译器优化、算子融合等）的影响。此外，对于动态形状的网络（如某些Transformer结构），精确的FLOPs计算可能较为困难。

以上就是使用MMDetection3D框架计算单目3D目标检测方法FCOS3D FLOPs的详细步骤。如果您在执行过程中遇到任何问题，建议查阅MMDetection3D的官方文档或相关issue以获取更多帮助。