在yolov5想使用detect.py来检测模型训练效果,并得到召回率等参数,怎么办
时间: 2024-02-13 12:03:58 浏览: 20
要使用detect.py来评估Yolov5模型的性能,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 准备测试数据集:您可以使用与训练数据集格式相同的数据集,或者将测试数据集转换为与训练数据集相同的格式。测试数据集应该包含图像和标注文件。
2. 下载预训练模型:您可以从Yolov5官方Github仓库中下载预训练模型,或者使用您自己训练的模型。
3. 运行detect.py脚本:在终端中运行以下命令来运行detect.py脚本:
```
python detect.py --weights <path/to/weights> --img <image size> --conf <confidence threshold> --source <path/to/test/images> --save-txt
```
其中,`<path/to/weights>`是预训练模型的路径,`<image size>`是模型输入图像的大小,`<confidence threshold>`是置信度阈值,`<path/to/test/images>`是测试数据集图像所在的路径。`--save-txt`参数将生成检测结果的标注文件。
4. 计算性能指标:您可以使用Pascal VOC AP、COCO mAP和IoU等指标来评估模型的性能。您可以使用Yolov5官方提供的计算指标的脚本来计算这些指标。在终端中运行以下命令来计算Pascal VOC AP指标:
```
python3 -c "from utils import utils; utils.plot_results()"
```
在终端中运行以下命令来计算COCO mAP和IoU指标:
```
python3 -c "from utils import utils; utils.plot_results(save_dir='coco_results')"
```
注意:在进行模型评估时,可能需要根据您的实际情况对上述命令进行修改。