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# 合并模型评测指南
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## 概述
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`val_merged_model.py` 是专门用于评测合并双ROI模型的脚本。它基于 `val.py` 的评测逻辑，但针对双ROI模型进行了适配。
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## 功能特性
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1. **双ROI数据加载**：为ROI0和ROI1分别创建数据加载器
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2. **同步推理**：同时对两个ROI进行推理
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3. **跨ROI结果融合**：使用NmsForScale算法合并两个ROI的检测结果，避免重复检测
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4. **完整指标计算**：计算2D mAP和3D指标（深度误差、方向误差、中心点误差）
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## 工作流程
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```
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输入数据
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↓
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ROI0 Dataloader → 推理 → NMS → ↘
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跨ROI融合 → 2D/3D指标计算
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ROI1 Dataloader → 推理 → NMS → ↗
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```
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### 详细步骤
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1. **加载合并模型**：加载包含 `model_roi0` 和 `model_roi1` 的合并模型
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2. **创建数据加载器**：
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- ROI0: 裁剪区域 [0, 120, 1920, 1080]
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- ROI1: 中心区域 [704, 352]，原始图像 [1920, 1080]
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3. **推理**：对两个ROI同时进行前向传播
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4. **NMS**：对每个ROI的检测结果独立进行NMS
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5. **跨ROI融合**：使用NmsForScale算法合并检测结果：
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- 移除边缘伪影（IoU > 0.9且超出ROI边界）
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- 抑制重复检测（IoU > 0.3，保留更靠近ROI中心的检测）
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- 移除高度包含的检测（IoU_in > 0.8）
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6. **指标计算**：对融合后的结果计算评测指标
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## 使用方法
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### 基本用法
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```bash
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python eval_tools/val_merged_model.py \
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--data data/mono3d.yaml \
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--weights release/yolov5s-30w/merged_model.pt \
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--imgsz 704 352 \
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--batch-size 1
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```
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### 参数说明
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| 参数 | 默认值 | 说明 |
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|------|--------|------|
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| `--data` | `data/mono3d.yaml` | 数据集配置文件路径 |
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| `--weights` | 必需 | 合并模型权重文件路径（.pt格式）|
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| `--batch-size` | `1` | 批大小（仅支持1）|
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| `--imgsz` | `[704, 352]` | 推理图像尺寸 [宽度, 高度] |
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| `--conf-thres` | `0.001` | NMS置信度阈值（低值用于AP计算）|
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| `--conf-thres-plot` | `0.25` | 可视化和3D指标的置信度阈值 |
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| `--iou-thres` | `0.6` | NMS的IoU阈值 |
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| `--max-det` | `300` | 每张图片最大检测数 |
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| `--device` | `''` | 设备（如'0'或'cpu'）|
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| `--workers` | `8` | 数据加载器工作线程数 |
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| `--project` | `runs/val_merged` | 结果保存目录 |
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| `--name` | `exp` | 实验名称 |
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| `--verbose` | - | 按类别报告mAP |
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| `--half` | - | 使用FP16半精度推理 |
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### 完整示例
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```bash
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# 基本评测
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python eval_tools/val_merged_model.py \
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--data data/mono3d.yaml \
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--weights release/yolov5s-30w/merged_model.pt \
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--imgsz 704 352
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# 使用GPU加速和半精度
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python eval_tools/val_merged_model.py \
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--data data/mono3d.yaml \
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--weights release/yolov5s-30w/merged_model.pt \
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--imgsz 704 352 \
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--device 0 \
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--half
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# 详细输出（按类别显示mAP）
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python eval_tools/val_merged_model.py \
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--data data/mono3d.yaml \
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--weights release/yolov5s-30w/merged_model.pt \
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--imgsz 704 352 \
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--verbose
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# 自定义输出目录
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python eval_tools/val_merged_model.py \
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--data data/mono3d.yaml \
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--weights release/yolov5s-30w/merged_model.pt \
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--imgsz 704 352 \
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--project runs/my_eval \
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--name merged_exp1
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```
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## 输出结果
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### 控制台输出
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评测过程中会实时显示：
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```
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Class Images Instances P R mAP50 mAP50-95 Matched Depth(m) Orient(°) Center(m)
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all 50 150 0.856 0.823 0.891 0.672 89 2.345 12.678 0.234
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```
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- **Class**: 类别名称
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- **Images**: 处理的图片数量
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- **Instances**: 真实标注数量
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- **P**: 精确率
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- **R**: 召回率
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- **mAP50**: mAP@0.5
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- **mAP50-95**: mAP@0.5:0.95
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- **Matched**: 3D匹配的检测数
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- **Depth(m)**: 平均深度误差（米）
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- **Orient(°)**: 平均方向误差（度）
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- **Center(m)**: 平均中心点误差（米）
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### 最终统计
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```
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3D Metrics (Fused ROI0+ROI1):
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Total matched: 89
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Depth error (abs): 2.345m
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Orientation error: 12.678°
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Center error: 0.234m
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```
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### 保存的文件
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结果保存在 `--project/--name` 目录下：
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- `confusion_matrix.png`: 混淆矩阵图
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- `F1_curve.png`: F1曲线
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- `P_curve.png`: 精确率曲线
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- `R_curve.png`: 召回率曲线
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- `PR_curve.png`: PR曲线
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## ROI配置
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脚本内置了ROI配置，与 `test_val_merged_model.py` 保持一致：
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```python
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# ROI0: 裁剪区域
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roi0 = (0, 120, 1920, 1080)
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ori_img_size_roi0 = None
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# ROI1: 中心区域
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roi1 = (704, 352)
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ori_img_size_roi1 = (1920, 1080)
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# 跨ROI NMS使用的ROI坐标（原始图像坐标系）
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roi_list = [
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(0, 120, 1920, 1080), # ROI0
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(608, 364, 1312, 716) # ROI1在原始图像中的坐标
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]
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```
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## 跨ROI NMS算法
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`NmsForScale` 函数实现了跨ROI的检测融合：
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1. **边缘伪影过滤**：
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- 计算检测框与ROI的IoU
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- 如果IoU > 0.9且检测框超出ROI边界，则移除
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2. **重复检测抑制**：
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- 对于来自不同ROI的检测框
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- 如果IoU > 0.3（高度重叠）
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- 保留距离ROI中心更近的检测
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3. **包含关系处理**：
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- 如果一个检测框被另一个检测框高度包含（IoU_in > 0.8）
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- 移除被包含的检测框
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## 注意事项
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1. **批大小限制**：合并模型评测仅支持 `batch_size=1`
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2. **模型格式**：仅支持PyTorch .pt格式的合并模型（包含Model_Merged类）
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3. **数据集要求**：数据集必须包含3D标注（48列标签格式）
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4. **内存使用**：同时加载两个ROI的数据会增加内存使用
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5. **速度**：由于需要推理两个ROI和跨ROI融合，速度会比单ROI评测慢
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## 与单ROI评测的对比
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| 特性 | val.py (单ROI) | val_merged_model.py (双ROI) |
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|------|----------------|------------------------------|
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| 批大小 | 支持任意 | 仅支持1 |
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| 数据加载器 | 单个 | 两个（ROI0+ROI1）|
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| 推理次数 | 1次/图像 | 2次/图像 |
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| NMS | 单次 | 2次独立+跨ROI融合 |
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| 结果 | 单ROI检测 | 融合后的全图检测 |
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| 速度 | 快 | 较慢（约2倍推理时间）|
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| 覆盖范围 | 单个ROI | 全图覆盖 |
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## 故障排除
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### 问题1：模型加载失败
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```
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ValueError: Model at xxx is not a merged dual-ROI model
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```
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**解决方法**：确保模型是通过 `merge_models_of_2roi.py` 创建的合并模型，包含 `model_roi0` 和 `model_roi1` 属性。
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### 问题2：数据加载器长度不匹配
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```
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WARNING Dataloader lengths mismatch: ROI0=100, ROI1=98
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```
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**解决方法**：检查数据集配置，确保两个ROI访问相同的图像文件。
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### 问题3：路径不匹配
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```
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WARNING Path mismatch: xxx vs yyy
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```
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**解决方法**：这通常表示两个数据加载器返回的图像顺序不一致，检查数据集配置和路径。
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### 问题4：内存不足
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**解决方法**：
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- 减少 `--workers` 数量
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- 使用 `--half` 启用FP16推理
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- 在CPU上运行：`--device cpu`
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## 相关文件
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- `val.py`: 单ROI模型评测脚本
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- `merge_models_of_2roi.py`: 合并两个ROI模型的脚本
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- `test_val_merged_model.py`: 合并模型推理测试脚本（仅推理，不计算指标）
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- `val_merged_model.py`: 本脚本，合并模型完整评测
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## 工作流程示例
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完整的训练+合并+评测流程：
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```bash
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# 1. 训练ROI0模型
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python train_mono3d.py --data data/mono3d.yaml --roi 0 120 1920 1080 --weights yolov5s.pt
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# 2. 训练ROI1模型
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python train_mono3d.py --data data/mono3d.yaml --roi 704 352 --ori-img-size 1920 1080 --weights yolov5s.pt
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# 3. 评测单个模型（可选）
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python val.py --weights runs/train/roi0_exp/weights/last.pt --data data/mono3d.yaml --roi 0 120 1920 1080
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python val.py --weights runs/train/roi1_exp/weights/last.pt --data data/mono3d.yaml --roi 704 352 --ori-img-size 1920 1080
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# 4. 合并模型
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python eval_tools/merge_models_of_2roi.py \
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--roi0_model_path runs/train/roi0_exp/weights/last.pt \
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--roi1_model_path runs/train/roi1_exp/weights/last.pt \
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--save_dir release/merged \
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--skip-export # 仅保存合并模型，不导出ONNX
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# 5. 评测合并模型
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python eval_tools/val_merged_model.py \
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--data data/mono3d.yaml \
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--weights release/merged/merged_model.pt \
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--imgsz 704 352
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# 6. 推理测试（可选）
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python eval_tools/test_val_merged_model.py \
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--source /path/to/test/images \
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--weights release/merged/merged_model.pt \
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--model-type torchscript
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```
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## 扩展说明
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如果需要修改ROI配置，编辑脚本中的以下部分：
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```python
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# 在 run() 函数中，约第375行
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roi0 = (0, 120, 1920, 1080) # 修改ROI0坐标
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||
roi1 = (704, 352) # 修改ROI1尺寸
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||
ori_img_size_roi1 = (1920, 1080) # 修改原始图像尺寸
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||
# 在跨ROI NMS部分，约第431行
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||
roi_list = [
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||
(0, 120, 1920, 1080), # ROI0坐标
|
||
(608, 364, 1312, 716) # ROI1在原始图像中的坐标（需要计算）
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]
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```
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计算ROI1在原始图像中的坐标：
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```python
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# 如果ROI1是中心裁剪，计算方式：
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ori_w, ori_h = 1920, 1080
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roi1_w, roi1_h = 704, 352
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x1 = (ori_w - roi1_w) // 2 # 608
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y1 = (ori_h - roi1_h) // 2 # 364
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x2 = x1 + roi1_w # 1312
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y2 = y1 + roi1_h # 716
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||
```
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