yolov4怎么输出recall和precision的曲线

要输出 YOLOv4 模型的 Recall 和 Precision 曲线，你需要进行以下几个步骤：

1. 在进行物体检测时，记录模型的 True Positive（TP）、False Positive（FP）和 False Negative（FN）的数量。其中，TP 表示正确检测到的物体数量，FP 表示错误检测到的物体数量，FN 表示没有检测到的物体数量。

2. 根据 TP、FP 和 FN 的数量计算出 Recall 和 Precision 值。Recall 表示正确检测到的物体数量占所有实际存在物体数量的比例，Precision 表示正确检测到的物体数量占所有检测到的物体数量的比例。具体计算公式可以参考以下链接：https://blog.csdn.net/weixin_44841652/article/details/106663305

3. 将不同 Recall 和 Precision 值的组合绘制成曲线。可以使用 Python 的 Matplotlib 库或其他绘图库来实现。

在实际操作中，你可以使用一些开源的工具来方便地输出 YOLOv4 模型的 Recall 和 Precision 曲线。例如，可以使用 Darknet 自带的 detector map 命令来计算并输出模型的 mAP 和 Recall-Precision 曲线，具体命令可以参考以下链接：https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-evaluate-recall-precision-in-different-ways

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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。

yolov5s中的mAP的曲线变化图是什么东西

在YOLOv5中，mAP（平均精度均值）曲线变化图是针对目标检测模型在测试数据集上的表现进行评估的一种指标。该曲线图显示了在不同阈值下的召回率和精度之间的关系，通常使用11个不同的阈值来计算。在这个图中，横轴表示召回率（Recall），纵轴表示精度（Precision），曲线的形状表示不同的阈值。mAP是在不同阈值下的平均精度均值，即将曲线下的面积平均分配到11个点。因此，mAP曲线变化图可以帮助我们理解模型的性能如何随着阈值的变化而变化，并且可以帮助我们选择最佳的阈值来优化模型的表现。