命令行查看yolo总的precision
时间: 2023-11-14 08:06:38 浏览: 38
您可以使用Darknet框架的命令行工具来查看YOLO算法的总的precision(精度)和recall(召回率)。假设您已经完成了YOLOv3或YOLOv4的训练,并且已经生成了相应的权重文件,那么可以使用以下命令来查看总的precision和recall:
```
# YOLOv3
./darknet detector map <data_file> <cfg_file> <weights_file>
# YOLOv4
./darknet detector map <data_file> <cfg_file> <weights_file> -iou_thresh 0.65
```
其中,`<data_file>`指定数据集的配置文件路径,`<cfg_file>`指定YOLO算法的配置文件路径,`<weights_file>`指定训练后生成的权重文件路径。对于YOLOv4,还需要使用参数`-iou_thresh`来指定IoU阈值,一般设置为0.65。
执行上述命令后,Darknet框架会自动加载权重文件,对数据集中的所有图像进行预测,并计算出precision和recall等指标。最终,会输出类似如下的结果:
```
class_id = 0, name = person, ap = 90.00% (TP = 900, FP = 100)
class_id = 1, name = car, ap = 80.00% (TP = 800, FP = 200)
...
class_id = 19, name = dog, ap = 70.00% (TP = 700, FP = 300)
for conf_thresh = 0.25, precision = 0.80, recall = 0.85, F1-score = 0.83
for conf_thresh = 0.25, TP = 10000, FP = 2500, FN = 1500, average IoU = 65.00 %
mAP@0.50 = 0.85, 0.92, 0.83 (moving avg over 10 iterations)
mAP@0.75 = 0.60, 0.70, 0.50 (moving avg over 10 iterations)
```
其中,"ap" 表示每个类别的平均精度(Average Precision),"mAP"表示平均精度的平均值,"precision"表示精度,"recall"表示召回率,"F1-score"表示精确率和召回率的调和平均数。通过查看以上信息,可以得到YOLO算法的总的precision和recall等指标。