解决mmdetection显示mask的问题

最近mmdetection更新了2.0版本，更新了一点api。写一下自己的笔记吧
官方给出的测试demo是使用faster-rcnn模型，而我在使用别的模型时，尝试想画出mask的时候一直报错，如下：

Traceback (most recent call last):File "demo.py", line 21, in <module>show_result_pyplot(model, img, result, score_thr=0.3)File "/mmdetection/mmdet/apis/inference.py", line 146, in show_result_pyplotimg = model.show_result(img, result, score_thr=score_thr, show=False)File "/mmdetection/mmdet/models/detectors/base.py", line 211, in show_resultmask = maskUtils.decode(segms[i]).astype(np.bool)File "/root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.7/site-packages/pycocotools/mask.py", line 91, in decodereturn _mask.decode([rleObjs])[:,:,0]File "pycocotools/_mask.pyx", line 146, in pycocotools._mask.decodeFile "pycocotools/_mask.pyx", line 128, in pycocotools._mask._frString
IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices

这个问题我查到是因为数组的下标要求的是int类型，而传进去的参数是float或者别的什么类型。
看了很久的源码也没品出问题来。最近GitHub上给出了解决方案：传送门
我的调试过程如下：
1：测试用的demo代码：

from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result_pyplot
import numpy as np
import os
import mmcv
import cv2
import randomconfig_file = 'configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
checkpoint_file = 'checkpoints/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200205-d4b0c5d6.pth'
#config_file = 'configs/cascade_rcnn/cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
#checkpoint_file = 'checkpoints/cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200316-3dc56deb-1.pth'
test_png = '/mnt/test/2.png'# build the model from a config file and a checkpoint file
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')
img = test_png  # or img = mmcv.imread(img), which will only load it once
#img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
result = inference_detector(model, img)show_result_pyplot(model, img, result)
#imgs = ['test.png', 'test2.png']
#for i, result in enumerate(inference_detector(model, imgs)):
#        show_result(imgs[i], result, model.CLASSES, out_file=os.path.join('result_{}.jpg'.format(i)))

2.修改/mmdetection/mmdet/models/detectors/base.py文件
将大概213行的代码注释掉，换成mask = segms[i]，大概如下所示：

#img[mask] = img[mask] * 0.5 + color_mask * 0.5
mask = segms[i]

3.修改mmdetection\mmdet\apis\inference.py文件的show_result_pyplot函数，我是这样：

def show_result_pyplot(model, img, result, score_thr=0.3, fig_size=(15, 10)):if hasattr(model, 'module'):model = model.moduleimg = model.show_result(img, result, score_thr=score_thr, show=False, out_file='result/result2.jpg')#plt.figure(figsize=fig_size)#plt.imshow(mmcv.bgr2rgb(img))#plt.show()

主要是img = model.show_result(img, result, score_thr=score_thr, show=False, out_file='result/result2.jpg')这一行增加了out_file的参数，具体写你自己保存图片的路径，然后将下面显示图片的代码注释掉，因为服务器没有GUI界面，运行会报错，但也不影响结果。

我看到别的博客说，修改完成后最好再次编译mmdetection，也就是再次运行pip install -e .，不然可能修改的地方没有生效，我试了直接保存修改后不编译也可以。按自己需要来吧。

我的测试结果：

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