利用mmdetection输出mAP图像

### 使用 MMDetection 输出 mAP 图像的可视化方法 为了生成 mAP（Mean Average Precision）指标的相关图像，可以利用 `MMDetection` 提供的功能来计算评估结果，并通过自定义脚本将其绘制成图表。以下是实现这一目标的具体方式： #### 1. 计算 mAP 指标 在训练完成后，可以通过调用 `evaluation` 功能模块中的函数来获取模型性能的评价指标。这些指标通常会保存在一个字典中，其中包含了不同 IoU 阈值下的 AP 值。 ```python from mmcv import Config from mmdet.datasets import build_dataset, replace_ImageToTensor from mmdet.apis import single_gpu_test import torch from mmcv.parallel import MMDataParallel from mmdet.models import build_detector from pycocotools.coco import COCO from pycocotools.cocoeval import COCOeval def evaluate_mAP(config_file, checkpoint_file, data_config): cfg = Config.fromfile(config_file) # 构建数据集 dataset = build_dataset(cfg.data.test) # 加载模型 model = build_detector(cfg.model, test_cfg=cfg.get('test_cfg')) checkpoint = torch.load(checkpoint_file) model.CLASSES = dataset.CLASSES model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) model = MMDataParallel(model, device_ids=[0]) # 测试模型 outputs = single_gpu_test(model, data_loader) # 将预测结果转换为 COCO 格式 results = [] for output in outputs: result = {} for i, cls_output in enumerate(output): bboxes = cls_output[:, :4].tolist() scores = cls_output[:, 4].tolist() labels = [i] * len(bboxes) result.update({'bboxes': bboxes, 'scores': scores, 'labels': labels}) results.append(result) # 初始化 COCO API 并加载标注文件 coco_gt = dataset.coco coco_dt = coco_gt.loadRes(results) # 执行 COCOEval coco_eval = COCOeval(cocoGt=coco_gt, cocoDt=coco_dt, iouType='bbox') coco_eval.evaluate() coco_eval.accumulate() return coco_eval.stats[:5], coco_eval.eval['precision'] # 返回主要统计量和精度矩阵 ``` 上述代码实现了基于测试集的结果计算 mAP 的功能[^1]。 --- #### 2. 可视化 mAP 曲线 一旦获得了 `coco_eval.eval['precision']` 中存储的精度矩阵，就可以进一步绘制 PR 曲线或 mAP 曲线。以下是一个简单的示例代码片段展示如何完成此操作： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_precision_recall(precision_matrix, recall_levels=np.linspace(0, 1, num=101)): """ 绘制 PR 曲线图。 参数： precision_matrix (numpy.ndarray): 来源于 COCOEval 的精度矩阵。 recall_levels (list or array-like): 回召率水平，默认为 [0, 0.01, ..., 1]. """ mean_precisions = np.mean(precision_matrix, axis=(0, 1)) # 对所有类别和区域大小取平均 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(recall_levels, mean_precisions, label="Average Precision", color="blue") plt.xlabel("Recall") plt.ylabel("Precision") plt.title("Precision-Recall Curve") plt.grid(True) plt.legend(loc="best") plt.savefig("pr_curve.png") # 存储图片到指定路径 plt.show() ``` 该部分代码负责将从上一步获得的数据转化为可视化的形式[^2]。 --- #### 完整流程总结 结合以上两部分内容，完整的流程如下所示：先运行评估阶段得到必要的统计数据；再依据所得数值构建相应的曲线图形以便直观理解模型表现情况。 ---