yolov7的pr画图

### 使用Python绘制YOLOv7模型的Precision-Recall（PR）曲线

为了绘制YOLOv7模型的Precision-Recall (PR) 曲线，通常需要获取模型预测的结果以及真实标签。这些数据可以通过评估脚本获得。一旦有了`y_true` 和 `probas_pred` ，就可以使用`sklearn.metrics.precision_recall_curve()` 函数来计算精确率和召回率。

以下是具体实现方法：

#### 导入必要的库

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import precision_recall_curve, auc
import numpy as np

#### 获取真值与预测概率
假设已经通过YOLOv7得到了测试集上的检测结果，并将其转换成适合输入的形式。这里假设有两个列表分别存储真实的类别标签 (`y_true`) 及对应的置信度得分(`probas_pred`)。

#### 计算并绘图

# 假设 y_true 是二元分类的真实标签数组；probas_pred 是对应于正类别的预测概率分数
precision, recall, _ = precision_recall_curve(y_true, probas_pred)

plt.figure()
plt.plot(recall, precision, lw=2, color='navy', label=f'AUC={auc(recall, precision):.2f}')
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.title('Precision-Recall Curve for YOLOv7 Model')
plt.legend(loc="lower left")
plt.show()

上述代码片段展示了如何基于给定的真实标签和预测概率构建PR曲线[^1]。对于像YOLO这样的目标检测算法来说，可能还需要额外处理边界框匹配等问题以得到最终用于绘制图表的数据点[^2]。

值得注意的是，在某些情况下，特别是当涉及到多类别问题时，可能需要针对每个类别单独计算其PR曲线，然后再考虑是否要汇总展示所有类别的平均性能指标或其他形式的表现总结[^4]。