mmseg pr曲线
时间: 2025-05-11 16:14:20 浏览: 32
### mmseg 的 PR 曲线解释与绘制方法
#### 一、PR 曲线的概念
对于分类模型而言,PR曲线即精度-召回率曲线(precision-recall curve),该曲线通过不同阈值下的精确率和召回率来评估模型性能。当PR曲线更靠近左上角时,则表明此模型具有更好的表现效果[^1]。
#### 二、mmseg 中 PR 曲线的实现方式
为了在 `mmsegmentation` (简称 mmseg) 库中获得并展示 PR 曲线,可以借鉴其他框架中的做法,比如 mmdetection 提供了一些工具用于优化锚点以及绘制各种类型的图表,这说明了类似的可视化功能也可以应用于分割任务之中[^3]。
然而需要注意的是,在语义分割场景下通常不会直接使用 PR 曲线作为主要评测指标;而是更多采用交并比(IoU),平均精度均值(mIoU)等度量标准。尽管如此,如果确实需要构建针对特定类别预测结果的 PR 图像,可以通过如下步骤完成:
1. **准备数据集**:确保测试集中含有足够的正样本实例以便于统计有意义的结果。
2. **调整配置文件**:修改对应实验设置(.py),加入必要的参数选项以支持后续操作。
3. **编写自定义脚本**:利用 Python 和 scikit-learn 工具包计算 Precision 及 Recall 值,并调用 Matplotlib 进行绘图工作。
下面给出一段简单的代码片段用来生成 ROC 或者 PR 曲线:
```python
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
import matplotlib.pyplot as plt
from mmseg.apis import init_segmentor, inference_segmentor
from mmcv.runner import load_checkpoint
config_file = 'path/to/config/file'
checkpoint_file = 'path/to/checkpoint/file'
model = init_segmentor(config_file, checkpoint=None, device='cuda:0')
load_checkpoint(model, checkpoint_file)
# 获取决策分数和真实标签
decision_scores = []
y_true = []
for img_path, label in dataset:
result = inference_segmentor(model, img_path)[0]
# 将多类别的输出转换成二元问题处理
pred_score = max(result.flatten())
decision_scores.append(pred_score)
y_true.extend(label.flatten())
precisions, recalls, thresholds = precision_recall_curve(y_true, decision_scores)
plt.figure()
plt.plot(recalls, precisions, marker='.')
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.title('Precision-Recall Curve')
plt.show()
```
这段代码展示了如何基于给定的数据集路径读取图片及其对应的ground truth标注信息,接着运行推理过程取得每张图像上的最大响应值作为最终得分输入到 `sklearn.metrics.precision_recall_curve()` 函数当中求得一系列 P-R 对应关系点位坐标最后画出图形表示出来。
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