yolov3算法模型P-R曲线绘制教程(python2,python3)
方法一:python2环境下
第一步:寻找在darknet/scripts文件中的reval_voc.py和voc_eval.py文件,或者在这里下载:
reval_voc.py:
https://download.csdn.net/download/qq_42881737/12014098
voc_eval.py:
https://download.csdn.net/download/qq_42881737/12014100
将其考到darknet目录下,
第二步:执行类似如下语句:
python reval_voc.py –voc_dir {VOCdevkit文件的路径} –year {voc样本格式年份如2007,2012} –image_set {在VOCdevki/voc2007/ImageSets/Main/路径下的测试图片路径的txt文件中,只需要文件名不需要后缀txt} –classes {.names文件存放的路径} {输出的文件存入的文件夹名}
下图是我的个人的执行语句,可仿写:
注:pythoncongda是我的python2的环境的别名
上述语句执行后会在VOCdevki/annotations_cache/路径下生成一个.pkl文件,若要重复执行上述语句需要将该文件删除,不然会报错
同时也会在执行语句中填写的输出文件夹里(我的是results)生成{检测类名}_pr.kpl的文件
第三步,同时需要下来一个draw_pr.py的文件放入该文件里,下载路径如下:
https://download.csdn.net/download/qq_42881737/12014095
下载好了,打开该文件,看到代码第四行,将.pkl文件名字替换成你自己的,替换好了保存运行,运行成功之后即可出现P-R图形
方法二:python3环境
与上述方法一过程步骤一致,不过运行的文件不同,方法一第一步的两个文件替换成:
reval_voc_py3.py
https://download.csdn.net/download/qq_42881737/12014091
voc_eval_py3.py
https://download.csdn.net/download/qq_42881737/12014094
第三步的文件替换成:
draw_pr_py3.py
https://download.csdn.net/download/qq_42881737/12014088
注意不能两种方法混用,因为python2,python3生成的文件是不一样的
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