多尺度测试（multi-scale test）中的问题

[automatic0313]

What's the feature?

您好，我能顺利的使用multi-scale training的流程，但在测试阶段
test_pipeline = [
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(
type='MultiScaleFlipAug',
img_scale=[(1024, 1024),(1440,900),(900,1440)]
flip=False,
transforms=[
dict(type='RResize',multiscale_mode='value'),
dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
dict(type='Pad', size_divisor=32),
dict(type='DefaultFormatBundle'),
dict(type='Collect', keys=['img'])
])
]

Any other context?

No response

[automatic0313]

这样的配置无法跑通，请问我该如何修改呢

[toxinv]

源码里面貌似没给具体的实现

[yangxue0827]

https://github.com/open-mmlab/mmrotate/blob/main/tools/data/dota/README.md

[automatic0313]

您可能没理解我的意思，mmdetection中多尺度训练不是每隔一定的iterations就随机一个图像尺寸吗，推理时是多个尺度并行推理，然后NoC合框，您这回复并不是多尺度推理的，而是多尺度数据集训练推理的

[yangxue0827]

mmrotate里常用的多尺度训练和测试就是离线的，其实是离线多尺度裁剪，这是因为DOTA有裁剪图像的操作，所以实验下来离线的会比在线的有效。mmdet那种在线的方式我没试过支不支持。