MMDetection推理优化：去除显示结果框的文字标注与置信度

MMDetection是一个基于PyTorch的目标检测框架，广泛应用于计算机视觉领域。在推理过程中，MMDetection默认会在每个检测到的目标框上显示文字标注和置信度。然而，在某些应用场景中，我们可能希望去除这些显示，使输出更加简洁。本文将介绍如何实现这一目标。

首先，我们需要明确一点：MMDetection的显示结果框的文字标注和置信度是在后处理阶段完成的。这意味着我们可以在后处理阶段对这些显示进行干预，从而达到去除的目的。

在MMDetection中，后处理过程主要由mmdet/apis/inference.py文件中的inference_detector函数完成。要去除显示结果框的文字标注和置信度，我们需要对该函数进行修改。

1. 打开mmdet/apis/inference.py文件。
2. 找到inference_detector函数，该函数接受一个检测器（detector）对象和一个图像（img）作为输入，并返回检测结果。
3. 在函数内部，找到负责显示结果框的代码段。通常，这段代码会遍历每个检测到的目标框，并使用cv2.putText函数在图像上添加文字标注和置信度。
4. 修改或注释掉负责添加文字标注和置信度的cv2.putText函数调用。这样，在推理过程中就不会再显示这些信息了。

示例代码如下：

def inference_detector(model, img):
    # ...
    # 省略其他代码
    # ...
    # 遍历每个检测到的目标框
    for i, bbox in enumerate(results['bbox']):
        # 在此处添加代码以处理每个目标框
        # 例如：绘制边界框等
        # 省略其他处理代码
        # 修改或注释掉以下两行代码以去除文字标注和置信度
        # text = f'{class_names[label_id]}: {score:.02f}'
        # cv2.putText(img, text, org, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
    # 返回处理后的图像
    return img

请注意，上述代码仅为示例，实际代码可能因MMDetection版本和配置而有所不同。因此，在修改代码时，请务必参考您正在使用的MMDetection版本的文档和源代码。

完成上述修改后，重新运行MMDetection推理代码，您将发现结果图像上不再显示文字标注和置信度。这样，输出将变得更加简洁，适用于需要隐藏这些信息的场景。

总结：通过修改MMDetection的inference_detector函数，我们可以轻松去除推理结果图像上的文字标注和置信度。这种方法不仅适用于MMDetection，还可广泛应用于其他类似的目标检测框架。通过掌握这种技术，您可以根据实际需求自定义输出格式，提高结果的可用性。

希望本文能对您在使用MMDetection进行目标检测推理时有所帮助。如有任何疑问或建议，请随时留言交流。