yolov5中markersize

在yolov5中，markersize指的是标记（marker）的大小。标记是一种用于标记图表中数据点位置的符号，可以是点、圆、正方形等形状。markersize可以通过设置参数来调整标记的大小，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个散点图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.scatter(x, y, marker='o', s=100)  # 设置标记形状为圆形，大小为100

plt.show()

在上面的例子中，markersize被设置为100，表示标记的大小为100个像素。可以根据需要调整这个值，使得标记在图表中显示得更清晰或更醒目。

相关问题

绘制YOLOv7论文同款性能对比图-Python

为了绘制YOLOv7论文同款性能对比图，需要进行以下步骤：

1. 安装必要的Python库：matplotlib和numpy。

pip install matplotlib
pip install numpy

2. 准备数据。从YOLOv7论文中提取出相应的性能数据，整理成一个Python列表或者numpy数组。

import numpy as np

yolo_v7_data = np.array([
    [320, 23.7, 39.0], 
    [416, 27.0, 44.6], 
    [512, 28.9, 48.4], 
    [608, 30.3, 50.7]
])

数据的每一行表示一个模型，第一列是输入图像的尺寸，第二列是mAP值，第三列是FPS值。

3. 绘制图表。使用matplotlib库绘制性能对比图表。可以使用pyplot库中的函数plot()和scatter()等。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

# 绘制mAP曲线
ax.plot(yolo_v7_data[:, 0], yolo_v7_data[:, 1], '-o', label='mAP')

# 绘制FPS散点图
ax.scatter(yolo_v7_data[:, 0], yolo_v7_data[:, 2], marker='x', label='FPS')

# 设置图表标题和坐标轴标签
ax.set_title('YOLOv7 Performance Comparison')
ax.set_xlabel('Input Size (pixels)')
ax.set_ylabel('mAP / FPS')

# 添加图例
ax.legend()

# 显示图表
plt.show()

运行以上代码，就可以得到YOLOv7论文同款性能对比图了。