yolov4 tiny怎么画混淆矩阵

要使用YOLOv4 Tiny绘制混淆矩阵图，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了YOLOv4。你可以从YOLOv4的GitHub库中进行安装。

2. 接下来，你需要加载模型并运行推理。可以使用以下代码示例：

import cv2
import numpy as np
from yolov4.tiny import YOLOv4Tiny

# 加载模型
model = YOLOv4Tiny()
model.config.parse_names("path/to/classes.names")  # 替换为你的类别名称文件路径
model.config.parse_cfg("path/to/yolov4-tiny.cfg")  # 替换为你的模型配置文件路径
model.load_weights("path/to/yolov4-tiny.weights")  # 替换为你的权重文件路径

# 运行推理
image = cv2.imread("path/to/image.jpg")  # 替换为你的输入图像路径
results = model(image)

3. 然后，你需要获取预测结果和真实标签，并将它们转换为混淆矩阵。可以使用以下代码示例：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 获取预测结果和真实标签
pred_boxes, pred_labels = results.xyxy[0][:, :4], results.names[0]  # 预测边界框和标签
true_labels = ["label1", "label2", ...]  # 真实标签列表，替换为你的类别名称列表

# 创建混淆矩阵
cm = confusion_matrix(true_labels, pred_labels)

4. 最后，你可以使用混淆矩阵对象来绘制混淆矩阵图。可以使用以下代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 绘制混淆矩阵图
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(cm, annot=True, cmap="Blues", xticklabels=true_labels, yticklabels=true_labels)
plt.xlabel("Predicted")
plt.ylabel("True")
plt.title("Confusion Matrix")
plt.show()

这样，你就可以使用YOLOv4 Tiny绘制混淆矩阵图了。请确保替换代码示例中的路径、类别名称和参数以适应你的实际情况。