mmdetection得出混淆矩阵图小

mmdetection实际上并不直接提供混淆矩阵图。不过，可以通过mmdet/apis/evaluation/class_names.py中定义的class_names来获取类别的名称，然后使用混淆矩阵库（如sklearn.metrics中的confusion_matrix）生成混淆矩阵。生成的混淆矩阵可以使用Matplotlib等库进行可视化。如果你认为生成的混淆矩阵图太小，可以通过调整Matplotlib的图像大小和分辨率来解决。具体来说，可以使用如下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 获取真实标签和预测标签
gt_labels = [...] # 真实标签
pred_labels = [...] # 预测标签
class_names = [...] # 类别名称

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(gt_labels, pred_labels)

# 绘制混淆矩阵图
plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=100)
sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues', xticklabels=class_names, yticklabels=class_names)
plt.xlabel('Predicted labels')
plt.ylabel('True labels')
plt.show()

其中，figsize参数可以调整图像大小，dpi参数可以调整图像分辨率。如果需要更大的图像，可以增加figsize和dpi的值。