yolov7中如何利用detect.py计算数据集的map和得到PR曲线
时间: 2024-05-02 22:23:12 浏览: 10
在YOLOv7中,可以使用`detect.py`脚本计算数据集的mAP和得到PR曲线。具体步骤如下:
1. 首先,需要准备数据集,并将其分成训练集和测试集。
2. 在YOLOv7代码库中,找到`detect.py`脚本,并将其复制到数据集所在的文件夹中。
3. 在终端中进入数据集所在的文件夹,运行以下命令:
```
python detect.py --weights <path/to/weights> --data <path/to/data.yaml> --img-size <image_size> --batch-size <batch_size> --iou-thres <iou_threshold> --conf-thres <conf_threshold> --save-json
```
其中,`<path/to/weights>`是模型权重的路径,`<path/to/data.yaml>`是数据集的配置文件路径,`<image_size>`是输入图像的大小,`<batch_size>`是批处理大小,`<iou_threshold>`是IoU阈值,`<conf_threshold>`是置信度阈值,`--save-json`选项会将检测结果保存为JSON文件。
4. 运行完命令后,会在数据集文件夹中生成一个`results`文件夹,其中包含检测结果的JSON文件。
5. 接下来,需要安装`pycocotools`库,用于计算mAP和绘制PR曲线。可以使用以下命令进行安装:
```
pip install pycocotools
```
6. 安装完成后,在终端中运行以下命令,计算mAP和绘制PR曲线:
```
python -m utils.plots results.json --data <path/to/data.yaml>
```
其中,`results.json`是检测结果的JSON文件路径,`<path/to/data.yaml>`是数据集的配置文件路径。运行完命令后,会在数据集文件夹中生成一个`results.png`文件,其中包含PR曲线的图像。