使用MMSeg1.2.2进行可视化

1. 对image进行预测和mask进行可视化

1.1 使用mmsegmentation/tools/analysis_tools/feature_map_visual.py进行推理：

编写脚本进行可视化推理，需要打开wandb（详情可见MMSeg官方手册），输入格式为

python feature_map_visual.py \
(imaeg_path) \
(configs_path) \
(checkpoints_path)
--gt_mask (mask_path)

运行脚本后，结果可在wandb官网进行查看，也可在本地mmsegmentation/tools/analysis_tools/temp_dir/vis_data/wandb/run-*/files/media下进行查看

• image图片显示颜色偏暗紫，非原始图片色调。（修改feature_map_visual.py程序中读取原始图片的代码）

  image = mmcv.imread(args.img, 'color', channel_order='rgb') # 将通道模式设置为rgb，读取正确

 

• predit图片显示正常，标签与染色盘对应关系正确。

 

• gt_mask图片显示异常，标签与染色盘对应关系不正确，整体后移一个单位。（修改读取

 if args.gt_mask:
        sem_seg = mmcv.imread(args.gt_mask, 'unchanged')
        sem_seg = torch.from_numpy(sem_seg)
        sem_seg[sem_seg > 0] -= 1  # 假设0是背景，减少索引以达到标签染色盘一致性