yolov5miou计算代码

对于YOLOv5模型的mAP(Mean Average Precision)计算，可以使用以下代码片段：

import torch
from utils import utils
from models.experimental import attempt_load
from utils.datasets import LoadImagesAndLabels
from utils.metrics import ap_per_class

# 加载模型
weights = 'yolov5s.pt'  # 模型权重文件路径
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = attempt_load(weights, map_location=device)

# 加载数据集
data = 'data.yaml'  # 数据集配置文件路径
imgsz = 640  # 图像尺寸
batch_size = 8  # 批量大小
dataset = LoadImagesAndLabels(data, imgsz=imgsz, batch_size=batch_size)

# 模型评估
iou_thr = 0.5  # IoU阈值
conf_thr = 0.001  # 置信度阈值
nms_thr = 0.5  # NMS阈值
nc = model.model[-1].nc if hasattr(model, 'model') else model.nc  # 类别数
ap, p, r = ap_per_class(model, dataset, iou_thr, conf_thr, nms_thr, nc)

# 输出每个类别的mAP
for i, c in enumerate(dataset.names):
    print(f'{c} AP: {ap[i]}')

# 输出总体mAP
print(f'mAP: {ap.mean()}')

请注意，这是一个简化的代码示例，需要根据实际情况进行适当的修改和调整。确保相关依赖项和模块已正确安装和导入。