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如何在yolov8中mAP50-95、mAP50、mAP75、mAPS、mAPM、mAPL,FPS,params

时间: 2025-02-06 09:13:42 浏览: 466
### 计算YOLOv8中的mAP和其他性能指标 在目标检测模型评估中,平均精度均值(mean Average Precision, mAP)是一个重要的衡量标准。对于YOLOv8而言,计算不同条件下的mAP以及其他相关性能指标涉及多个方面。 #### mAP50-95 的定义与计算方式 mAP@[.5:.95]表示在一系列不同的交并比(IoU)阈值下(从0.5至0.95步长为0.05),各类别物体检测结果的平均精确率(AP)[^1]。为了获得这一数值,在测试集上的预测框需按照置信度排序,并针对每一个可能的IoU阈值分别统计真正例(True Positive)和假正例(False Positive),进而绘制出精准率(Precision)-召回率(Recall)曲线,最后求得曲线下面积作为该类别在此特定IoU下的AP值;最终取所有类别的平均值得到整体mAP@[.5:.95]。 #### 特定 IoU 阈值下的 mAP (如 mAP50 或者 mAP75) 当提到像mAP@50或mAP@75这样的具体IoU阈值时,则只需关注对应单个IoU水平的表现即可。例如: - **mAP@50**: 当设定IoU=0.5的情况下得到的结果; - **mAP@75**: 设定了更高的IoU要求,即IoU=0.75的情况下的表现。 这些特殊情况下所使用的算法逻辑同上述mAP@[.5:.95]一致,只是简化到了单一IoU条件下。 #### 不同样本大小范围内的 mAP (mAPS, mAPM, mAPL) 考虑到实际应用场景中对象尺寸差异较大,因此引入了基于样本尺度划分的不同版本mAP来更细致地反映模型能力: - **mAPS**:用于小型物体(Small Objects); - **mAPM**:适用于中型物体(Medium Objects); - **mAPL**:大型物体(Large Objects); 通常会依据预设的标准(比如COCO数据集中采用的方法),将待测图片里的标注边界框按其包围盒面积分为三档处理,从而单独考量各区间内模型的效果。 #### 帧每秒(FPS) 和 参数量 除了准确性外,推理速度也是评价模型的重要因素之一。帧每秒(Frame Per Second, FPS)用来描述单位时间内可以完成多少次完整的前向传播过程,这直接影响着实时性的优劣程度。而参数数量则反映了网络结构复杂度及其潜在存储开销,较少的参数往往意味着更快的速度以及更低资源消耗的可能性。 要获取YOLOv8的具体FPS和参数数目,可以通过官方文档推荐的方式执行如下Python脚本片段来进行测量: ```python from ultralytics import YOLO import torch model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练权重文件 dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).cuda() if torch.cuda.is_available() else torch.randn(1, 3, 640, 640) flops, params = model.model.get_flops_and_params(dummy_input=dummy_input) print(f"FLOPs: {flops}") print(f"Parameters count: {params}") # 测量FPS start_time = time.time() for _ in range(num_iterations): output = model.predict(source='path_to_image_or_video', save=False, show=True) end_time = time.time() fps = num_iterations / (end_time - start_time) print(f"Inference speed: {fps} FPS") ``` 此代码段展示了如何利用`ultralytics`库加载YOLOv8模型实例,并通过输入虚拟张量(`dummy_input`)调用内置函数估计浮点运算次数(FLOPs)及总参数数。另外还提供了一种简单粗暴却有效的方式来估算给定硬件环境下的理论最大吞吐量——即连续运行多次推断循环后除以耗时时长得出平均每秒钟能处理几帧图像/视频流。
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import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 手动输入相机参数(根据实际标定结果修改) left_cam_matrix = np.array([[822.7397, 0., 698.2698], [0., 822.6132, 511.9042], [0., 0., 1.]]) # 左相机内参矩阵 left_dist = np.array([[-0.01102, 0.02681, 0.00000, 0.00000, 0.00000]]) # 左相机畸变系数 right_cam_matrix = np.array([[822.7250, 0., 681.6682], [0., 822.7493, 527.8856], [0., 0., 1.]]) # 右相机内参矩阵 right_dist = np.array([[-0.00267, 0.01167, 0.00000, 0.00000, 0.00000]]) # 右相机畸变系数 R = np.array([[0.9998, -0.00068, 0.0191], [0.0008,1, -0.0063], [-0.0191, 0.0063, 0.9998]]) T = np.array([-59.7715, 0.0315, 0.1747]) # 左右相机之间的平移向量 # 图像尺寸(必须与实际图像尺寸一致) image_size = (1280, 960) # 例如:(640, 480) # 读取原始图像 imgL = cv2.imread('code\left.jpg') imgR = cv2.imread('code\right.jpg') # Step 1: 桶形畸变校正 def undistort_image(img, camera_matrix, dist_coeffs): return cv2.undistort(img, camera_matrix, dist_coeffs) undistortedL = undistort_image(imgL, left_cam_matrix, left_dist) undistortedR = undistort_image(imgR, right_cam_matrix, right_dist) # Step 2: 立体极线校正 # 计算立体校正参数 (R1, R2, P1, P2, Q, _, _) = cv2.stereoRectify( left_cam_matrix, left_dist, right_cam_matrix, right_dist, image_size, R, T, flags=cv2.CALIB_ZERO_DISPARITY, alpha=0.9) # 生成校正映射表 mapL1, mapL2 = cv2.initUndistortRectifyMap( left_cam_matrix, left_dist, R1, P1, image_size, cv2.CV_16SC2) mapR1, mapR2 = cv2.initUndistortRectifyMap( right_cam_matrix, right_dist, R2, P2, image_size, cv2.CV_16SC2) # 应用校正映射 rectifiedL = cv2.remap(undistortedL, mapL1, mapL2, cv2.INTER_LINEAR) rectifiedR = cv2.remap(undistortedR, mapR1, mapR2, cv2.INTER_LINEAR) # Step 3: 可视化结果 def draw_horizontal_lines(img, num_lines=10): h, w = img.shape[:2] step = h // (num_lines + 1) for y in range(step, h, step): cv2.line(img, (0, y), (w, y), (0, 255, 0), 1) # 绘制水平参考线验证极线对齐 draw_horizontal_lines(rectifiedL) draw_horizontal_lines(rectifiedR) # 合并显示结果 result = np.hstack((rectifiedL, rectifiedR)) plt.figure(figsize=(16, 8)) plt.imshow(cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title("Rectified Images with Horizontal Epipolar Lines") plt.axis('off') plt.show()

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