mmdetection可视化PR图

### mmdetection 可视化 PR 曲线的方法 在使用 `mmdetection` 进行目标检测任务时，可以通过调用其内置的功能来生成 PR（Precision-Recall）曲线图。以下是具体方法以及相关背景介绍。 #### 背景 PR 曲线是一种评估模型性能的重要工具，在目标检测领域尤为常见。它通过展示不同阈值下的精确度（Precision）和召回率（Recall），帮助研究人员理解模型的表现特性[^1]。对于基于 COCO 数据集训练的模型而言，通常会提供每种类别的 PR 曲线作为默认输出的一部分。 #### 实现方式 要实现 PR 图的可视化，可以按照以下方式进行操作： 1. **配置文件设置** 首先需要确保使用的配置文件支持测试阶段的结果保存功能。这一步骤通常是通过修改配置中的 `evaluation` 字段完成的。例如： ```python evaluation = dict(metric=['bbox', 'segm'], save_best='auto') ``` 上述代码片段表示启用边界框 (`bbox`) 和分割掩码 (`segm`) 的评价指标，并自动保存最佳权重文件[^3]。 2. **运行测试脚本** 使用命令行或者 PyCharm IDE 来执行测试脚本。如果遇到环境变量冲突等问题，则建议尝试调整运行位置或重新安装依赖库版本[^2]。标准命令如下所示： ```bash python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} --eval bbox segm ``` 此处 `${CONFIG_FILE}` 是指代具体的实验配置路径；`${CHECKPOINT_FILE}` 则指向预训练好的模型参数地址。 3. **提取数据用于绘图** 测试完成后会在指定目录下生成 JSON 文件或其他格式存储预测结果与真实标签对比信息。利用这些原始数据即可进一步加工成所需的图表形式。Python 库 Matplotlib 或 Seaborn 均可胜任此任务。 下面给出一段简单的 Python 代码示例用来绘制单类别或多类别的 PR 曲线： ```python import numpy as np from sklearn.metrics import precision_recall_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt # 加载实际标注y_true和预测概率scores_pred y_true = [...] scores_pred = [...] precisions, recalls, thresholds = precision_recall_curve(y_true, scores_pred) pr_auc = auc(recalls, precisions) plt.figure() lw = 2 plt.plot(recalls, precisions, color='darkorange', lw=lw, label=f'PR curve (area={pr_auc:.2f})') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('Recall') plt.ylabel('Precision') plt.title('Precision-Recall Curve') plt.legend(loc="lower left") plt.show() ``` 4. **优化学习策略** 如果希望获得更优的效果，还可以考虑调节超参如学习率大小等。一般情况下，默认的学习率为 GPU 数量乘积关系决定初始值[^4]。因此当硬件资源有限制时需相应缩小该数值以免造成梯度过大现象影响收敛速度。 ---