yolov5怎么绘制每个类别的map曲线

### 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]。 ---

### 使用 YOLOv8 绘制 PR 曲线 为了使用 YOLOv8 绘制精确率-召回率 (Precision-Recall, PR) 曲线，通常需要评估模型在测试集上的表现并计算不同阈值下的精确率和召回率。以下是实现这一过程的具体方法： #### 准备工作 确保已经安装了必要的库，如 `matplotlib` 和 `torchmetrics`。 ```bash pip install matplotlib torchmetrics ``` #### 计算 PR 值 通过遍历不同的置信度阈值来获取多个点用于绘制 PR 曲线。下面是一个简单的 Python 脚本示例，展示了如何利用 PyTorch 及其生态系统中的工具完成此任务[^1]。 ```python import torch from yolov8detector import YOLOv8Detector # 自定义检测器类 from torchmetrics.detection.mean_ap import MeanAveragePrecision import matplotlib.pyplot as plt def compute_pr_curve(model, dataloader, iou_threshold=0.5): metric = MeanAveragePrecision(iou_thresholds=[iou_threshold]) all_preds = [] all_targets = [] for images, targets in dataloader: preds = model(images) all_preds.extend(preds) all_targets.extend(targets) result = metric(all_preds, all_targets) precision = result['map_per_class'].tolist() recall = result['mar_100'] / 100 return precision, recall cls_name = ["自行车", "汽车", "狗", "人"] colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in range(len(cls_name))] model = YOLOv8Detector() model.load_model(abs_path("weights/night-yolov8n.pt", path_type="current")) precision, recall = compute_pr_curve(model, test_dataloader) plt.figure(figsize=(10,7)) for idx, name in enumerate(cls_name): plt.plot(recall[idx], precision[idx], label=f'{name}', color=[c/255 for c in colors[idx]]) plt.xlabel('Recall') plt.ylabel('Precision') plt.title('Precision Recall Curve of Different Classes') plt.legend(loc='best') plt.show() ``` 上述脚本首先导入所需的模块，并定义了一个函数 `compute_pr_curve()` 来接收模型实例以及数据加载器作为输入参数。该函数内部会调用 `MeanAveragePrecision` 度量以获得每种类别的平均精度均值（mAP），进而得到对应的精确率和召回率数组。最后部分则是绘图逻辑，它将为每一类别分别画出一条 PR 曲线。