PaddleX/docs/apis/visualize.md

可视化-visualize

PaddleX提供了一系列模型预测和结果分析的可视化函数。

目标检测/实例分割预测结果可视化

paddlex.det.visualize(image, result, threshold=0.5, save_dir=None)

将目标检测/实例分割模型预测得到的Box框和Mask在原图上进行可视化

参数

• image (str): 原图文件路径。
  
• result (str): 模型预测结果。
• threshold(float): score阈值，将Box置信度低于该阈值的框过滤不进行可视化。默认0.5
• save_dir(str): 可视化结果保存路径。若为None，则表示不保存，该函数将可视化的结果以np.ndarray的形式返回；若设为目录路径，则将可视化结果保存至该目录下

使用示例

点击下载如下示例中的模型和测试图片

import paddlex as pdx
model = pdx.load_model('garbage_epoch_12')
result = model.predict('garbage.bmp')
pdx.det.visualize('garbage.bmp', result, save_dir='./')
# 预测结果保存在./visualize_garbage.bmp

语义分割预测结果可视化

paddlex.seg.visualize(image, result, weight=0.6, save_dir=None)

将语义分割模型预测得到的Mask在原图上进行可视化

参数

• image (str): 原图文件路径。
  
• result (str): 模型预测结果。
• weight(float): mask可视化结果与原图权重因子，weight表示原图的权重。默认0.6
• save_dir(str): 可视化结果保存路径。若为None，则表示不保存，该函数将可视化的结果以np.ndarray的形式返回；若设为目录路径，则将可视化结果保存至该目录下

使用示例

点击下载如下示例中的模型和测试图片

import paddlex as pdx
model = pdx.load_model('cityscape_deeplab')
result = model.predict('city.png')
pdx.det.visualize('city.png', result, save_dir='./')
# 预测结果保存在./visualize_city.png

模型裁剪比例可视化分析

paddlex.slim.visualize(model, sensitivities_file)

利用此接口，可以分析在不同的eval_metric_loss参数下，模型被裁剪的比例情况。可视化结果纵轴为eval_metric_loss参数值，横轴为对应的模型被裁剪的比例

参数

• model: 使用PaddleX加载的模型
• sensitivities_file: 模型各参数在验证集上计算得到的参数敏感度信息文件

使用示例

点击下载示例中的模型和sensitivities_file

import paddlex as pdx
model = pdx.load_model('vegetables_mobilenet')
pdx.slim.visualize(model, 'mobilenetv2.sensitivities', save_dir='./')
# 可视化结果保存在./sensitivities.png