Hi-FT/ERD项目实用工具指南:从模型分析到部署全流程
2025-06-19 01:06:09作者:滑思眉Philip
工具集概述
Hi-FT/ERD项目提供了一套完整的工具集,覆盖了深度学习模型开发全周期的各个环节。这些工具不仅能够帮助开发者进行常规的训练和测试,还能提供模型分析、可视化、部署等高级功能。本文将详细介绍这些实用工具的使用方法和应用场景。
训练日志分析工具
功能说明
analyze_logs.py
是一个强大的训练日志分析工具,能够从训练日志中提取关键指标并生成可视化图表。该工具支持以下功能:
- 绘制损失函数变化曲线
- 可视化mAP等评估指标
- 计算平均训练速度
- 多实验对比分析
使用方法
python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve \
[--keys ${KEYS}] \
[--eval-interval ${EVALUATION_INTERVAL}] \
[--title ${TITLE}] \
[--legend ${LEGEND}] \
[--backend ${BACKEND}] \
[--style ${STYLE}] \
[--out ${OUT_FILE}]
典型应用场景
-
监控训练过程:通过绘制分类损失曲线,实时观察模型收敛情况
python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve log.json --keys loss_cls --legend loss_cls
-
多任务分析:同时可视化分类和回归损失,全面评估模型表现
python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve log.json --keys loss_cls loss_bbox --out losses.pdf
-
模型对比:将不同实验的mAP指标绘制在同一图表中进行比较
python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve log1.json log2.json --keys bbox_mAP --legend run1 run2
-
性能评估:计算平均训练速度,识别训练瓶颈
python tools/analysis_tools/analyze_logs.py cal_train_time log.json
结果分析工具
功能说明
analyze_results.py
能够对测试结果进行深入分析,包括:
- 计算单张图像的mAP
- 保存得分最高和最低的预测结果
- 可视化预测框与真实标注的对比
使用方法
python tools/analysis_tools/analyze_results.py \
${CONFIG} \
${PREDICTION_PATH} \
${SHOW_DIR} \
[--show] \
[--wait-time ${WAIT_TIME}] \
[--topk ${TOPK}] \
[--show-score-thr ${SHOW_SCORE_THR}] \
[--cfg-options ${CFG_OPTIONS}]
参数说明
config
:模型配置文件路径prediction_path
:测试生成的pkl结果文件show_dir
:结果保存目录--show
:是否实时显示结果--topk
:保存得分最高/低的图像数量--show-score-thr
:结果过滤阈值
可视化工具套件
数据集可视化
browse_dataset.py
可以帮助开发者直观地检查数据集标注质量:
python tools/misc/browse_dataset.py ${CONFIG} \
[--skip-type ${SKIP_TYPE}] \
[--output-dir ${OUTPUT_DIR}] \
[--not-show] \
[--show-interval ${SHOW_INTERVAL}]
模型结构可视化
- 首先将模型转换为ONNX格式
- 使用Netron等工具可视化模型结构
预测结果可视化
提供轻量级GUI界面,支持交互式查看检测结果。
模型错误分析
coco_error_analysis.py
专门针对COCO数据集进行错误分析:
python tools/analysis_tools/coco_error_analysis.py \
${RESULT} \
${OUT_DIR} \
[--ann ${ANN}] \
[--types ${TYPES}]
该工具能够:
- 按类别分析错误类型
- 生成可视化报告
- 识别模型薄弱环节
模型部署方案
TorchServe部署流程
-
环境准备:安装TorchServe及相关依赖
python -m pip install torchserve torch-model-archiver torch-workflow-archiver nvgpu
-
模型转换:将Hi-FT/ERD模型转换为TorchServe格式
python tools/deployment/mmdet2torchserve.py ${CONFIG} ${CHECKPOINT} --output-folder ${MODEL_STORE} --model-name ${MODEL_NAME}
-
服务启动:
torchserve --start --ncs --model-store ${MODEL_STORE} --models ${MODEL_NAME}.mar
-
服务测试:
curl http://127.0.0.1:8080/predictions/${MODEL_NAME} -T test_image.jpg
-
服务停止:
torchserve --stop
模型复杂度分析
get_flops.py
可以计算模型的FLOPs和参数量:
python tools/analysis_tools/get_flops.py ${CONFIG} [--shape ${INPUT_SHAPE}]
输出示例:
Input shape: (3, 1280, 800)
Flops: 239.32 GFLOPs
Params: 37.74 M
数据集工具
格式转换
支持将Cityscapes和Pascal VOC数据集转换为COCO格式:
python tools/dataset_converters/cityscapes.py ${CITYSCAPES_PATH} -o ${OUT_DIR}
python tools/dataset_converters/pascal_voc.py ${DEVKIT_PATH} -o ${OUT_DIR}
数据集下载
提供一键下载常用数据集功能:
python tools/misc/download_dataset.py --dataset-name coco2017
python tools/misc/download_dataset.py --dataset-name voc2007
python tools/misc/download_dataset.py --dataset-name lvis
性能基准测试
FPS测试
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 tools/analysis_tools/benchmark.py \
${CONFIG} \
[--checkpoint ${CHECKPOINT}] \
[--repeat-num ${REPEAT_NUM}] \
--launcher pytorch
鲁棒性测试
评估模型在不同干扰条件下的表现:
python tools/analysis_tools/test_robustness.py ${CONFIG} ${CHECKPOINT}
高级功能
YOLO锚框优化
提供两种优化方法:
- K-means聚类
- 差分进化算法
python tools/analysis_tools/optimize_anchors.py ${CONFIG} \
--algorithm differential_evolution \
--input-shape 608 608 \
--output-dir work_dirs
混淆矩阵分析
生成预测结果的混淆矩阵:
python tools/analysis_tools/confusion_matrix.py ${CONFIG} ${DETECTION_RESULTS} ${SAVE_DIR} --show
遮挡物体评估
专门针对遮挡物体的评估指标:
python tools/analysis_tools/coco_separated_occluded_mask.py ${RESULT} --ann ${ANN}
结语
Hi-FT/ERD项目提供的这套工具集覆盖了目标检测模型开发和应用的各个环节,从训练监控、结果分析到模型部署,大大提升了开发效率。合理使用这些工具可以帮助开发者更深入地理解模型行为,快速定位问题,并优化模型性能。
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