在已经训练好的yolov4怎么输出recall和precision的曲线

要输出 YOLOv4 的 recall 和 precision 曲线，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，需要准备好测试数据集，包括图像和标注文件，可以使用 VOC 格式或 COCO 格式。

2. 然后，需要运行 YOLOv4 模型对测试数据集进行预测，并将预测结果保存为 txt 文件，每个文件包含一张图像的预测结果，每行表示一个检测结果，包括类别、置信度和坐标等信息。

3. 接下来，需要使用官方提供的脚本 `./tools/reval.py`，该脚本可以计算 recall 和 precision，并绘制曲线。具体使用方法如下：

python tools/reval.py --data-cfg [data_cfg_file] --weights [weights_file] --output [output_folder] --input [input_folder]

其中，`data_cfg_file` 是数据集的配置文件，`weights_file` 是训练好的模型权重文件，`input_folder` 是测试数据集的图像文件夹，`output_folder` 是输出文件夹，用于保存计算结果和绘制曲线。

4. 运行脚本后，会生成多个输出文件，包括每个类别的 recall 和 precision 文件、综合结果的 recall 和 precision 文件、以及绘制的曲线图。可以根据需要选择相应的文件进行查看和分析。