groundtruth的标签在一个文件夹,预测的标签在另一个文件夹,如何计算该目标检测任务的F1分数(Python实现)
时间: 2023-05-13 19:06:58 浏览: 123
可以使用sklearn.metrics中的f1_score函数来计算目标检测任务的F1分数。首先,需要将groundtruth标签和预测标签读入并转换为相应的格式,例如使用Pascal VOC格式。然后,可以使用sklearn.metrics中的precision_score和recall_score函数计算精确率和召回率,最后使用f1_score函数计算F1分数。以下是一个Python实现的示例代码:
```python
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score
import os
# 读入groundtruth标签和预测标签
gt_dir = 'path/to/groundtruth/folder'
pred_dir = 'path/to/predictions/folder'
gt_files = os.listdir(gt_dir)
pred_files = os.listdir(pred_dir)
# 转换为Pascal VOC格式
gt_boxes = []
for file in gt_files:
with open(os.path.join(gt_dir, file), 'r') as f:
lines = f.readlines()
for line in lines:
box = line.strip().split()
gt_boxes.append([file[:-4], float(box[0]), float(box[1]), float(box[2]), float(box[3])])
pred_boxes = []
for file in pred_files:
with open(os.path.join(pred_dir, file), 'r') as f:
lines = f.readlines()
for line in lines:
box = line.strip().split()
pred_boxes.append([file[:-4], float(box[0]), float(box[1]), float(box[2]), float(box[3])])
# 计算精确率和召回率
gt_boxes.sort()
pred_boxes.sort()
tp = 0
fp = 0
fn = 0
for i in range(len(gt_boxes)):
if gt_boxes[i] == pred_boxes[i]:
tp += 1
else:
fp += 1
fn += 1
precision = tp / (tp + fp)
recall = tp / (tp + fn)
# 计算F1分数
f1 = f1_score(gt_boxes, pred_boxes)
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1 score:', f1)
```
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况进行修改。
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