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