yolov7绘制map曲线图python

### 使用Python为YOLOv7绘制mAP曲线图 为了实现YOLOv7的mAP曲线图绘制，可以采用以下方法。通常情况下，mAP（Mean Average Precision）是通过计算不同IoU阈值下的Precision-Recall (P-R) 曲线得出的平均值。以下是具体实现方式： #### 数据准备 在绘制mAP曲线之前，需要准备好预测结果文件和真实标签文件。这些数据通常是模型测试后的输出结果，包含每张图片的目标类别、置信度分数以及边界框坐标。 #### 绘制mAP曲线的核心逻辑 可以通过第三方库 `Cartucho/mAP` 来辅助完成mAP指标的计算[^1]。该工具支持多种格式的数据输入，并能生成详细的统计报告。然而，如果希望完全自定义绘图过程，则可利用 Python 的 Matplotlib 或 Seaborn 库手动绘制 P-R 曲线并进一步推导 mAP 值。 下面是一个完整的示例代码片段用于展示如何使用 Python 实现这一功能： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_recall_curve, auc def load_data(file_path): """ 加载预测结果与实际标注数据。 返回两个列表：scores(置信度), labels(二分类标记0/1) """ scores = [] labels = [] with open(file_path, 'r') as f: lines = f.readlines() for line in lines: score, label = map(float, line.strip().split(',')) scores.append(score) labels.append(int(label)) return np.array(scores), np.array(labels) def plot_pr_curve(y_true, y_scores): """ 计算并绘制 PR 曲线。 参数： - y_true: 真实标签数组 - y_scores: 预测得分数组 """ precision, recall, _ = precision_recall_curve(y_true, y_scores) # 计算 AUC 值作为 AP 近似替代 ap_score = auc(recall, precision) plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(recall, precision, marker='.', label=f'AP={ap_score:.2f}') plt.title('Precision-Recall Curve') plt.xlabel('Recall') plt.ylabel('Precision') plt.legend(loc="lower left") plt.grid(True) plt.show() if __name__ == "__main__": file_path = "path/to/predictions.txt" # 替换为您的路径 scores, labels = load_data(file_path) if len(scores) != len(labels): raise ValueError("Scores and Labels must have the same length.") plot_pr_curve(labels, scores) ``` 此脚本实现了加载预测结果的功能，并基于 Scikit-Learn 提供的函数完成了精度召回率曲线的绘制工作。注意替换变量 `file_path` 到您本地存储的结果文件位置。 对于更复杂的场景比如多个类别的处理或者直接对接 YOLOv7 输出日志解析等功能扩展，请考虑引入更多预处理步骤或依赖专门设计好的框架如 PyTorch 自带评估工具链等[^2]。 ---