如何将yolov5val.py指标计算部分放置到detect.py中计算test数据指标
时间: 2023-12-25 11:06:14 浏览: 97
yolov5多类别车辆检测权重+1000数据集+pyqt界面
要将YOLOv5的val.py指标计算部分放置到detect.py中计算test数据指标,你需要按照以下步骤进行操作:
1. 打开YOLOv5的detect.py脚本文件,找到`detect`函数。
2. 在`detect`函数中,找到如下代码:
```
with torch.no_grad():
for batch_i, (img, _, img_path, _) in enumerate(dataloader):
...
# 进行目标检测操作
...
```
3. 在这段代码的下方,添加如下代码:
```
# 计算指标
box = [x["boxes"].numpy() for x in results.xyxy]
conf = [x["scores"].numpy() for x in results.xyxy]
cls = [x["classes"].numpy() for x in results.xyxy]
pred = [list(zip(b, c, cl)) for b, c, cl in zip(box, conf, cls)]
output.append({"image_id": ids[i], "prediction": pred})
if save_json: # 导出预测结果为json文件
with open(save_json, "w") as f:
json.dump(output, f)
# 计算指标
with open(opt.data) as f:
data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
# 加载测试集的标注文件
with open(data_dict["test"]) as f:
anns = json.load(f)
# 加载预测结果文件
with open(save_json) as f:
preds = json.load(f)
# 计算指标
cocoGt = COCO(anns)
cocoDt = cocoGt.loadRes(preds)
cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoDt, "bbox")
cocoEval.evaluate()
cocoEval.accumulate()
cocoEval.summarize()
```
4. 保存并关闭detect.py文件。
现在,当你运行detect.py脚本时,它将在完成目标检测后自动计算测试数据的指标。需要注意的是,你需要将`--save-json`参数设置为一个JSON文件的路径,以便在计算指标时加载预测结果。
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