python画pr曲线代码_Yolov3测试图及绘制PR曲线,yoloV3,map,和,画

训练指令：./darknet.exe detector train data/obj.data yolo-obj.cfg darknet53.conv.74 | tee train_yolov3.log

ps：For training with mAP (mean average precisions) calculation for each 4 Epochs (set valid=valid.txt or train.txt in obj.data file) and run: darknet.exe detector train data/obj.data yolo-obj.cfg darknet53.conv.74 -map

测试：

第一步：./darknet detector valid data/obj.data yolo-obj.cfg backup/yolo-obj_last.weights

第二部：python .\reval_voc_py3.py --voc_dir E:\darknet-master\build\darknet\x64\data\VOCdevkit

--year 2007 --image_set test --classes E:\darknet-master\build\darknet\x64\data\obj.names testForTower

1：测试集的ImageSets\Main里面只需要test.txt 这里的test和(命令中--image_set test中的test)

和(comp4_det_test_tower.txt中的test)需要一致

2: 每次都需要删除缓存文件annots.pkl

绘制PR曲线：

import _pickle as cPickle

import matplotlib.pyplot as plt

fr = open('apple_pr.pkl','rb')#这里open中第一个参数需要修改成自己生产的pkl文件

inf = cPickle.load(fr)

fr.close()

x=inf['rec']

y=inf['prec']

plt.figure()

plt.xlabel('recall')

plt.ylabel('precision')

plt.title('PR cruve')

plt.plot(x,y)

plt.show()

print('AP：',inf['ap'])

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