yoloV5pr曲线绘制

### 使用YOLOv5绘制PR曲线 为了使用YOLOv5绘制精度-召回率(Precision-Recall, PR) 曲线，通常需要评估模型性能并收集不同阈值下的预测结果。此过程涉及几个关键步骤： #### 准备工作 确保已经安装了必要的库，如`matplotlib`用于绘图以及`torchmetrics`中的`Precision Recall Curve`模块来计算指标。 #### 修改验证脚本以保存检测结果 默认情况下，在运行测试或验证命令时，YOLOv5不会自动保存详细的分类和边界框信息以便后续分析。因此，可能需要调整官方仓库里的val.py或其他相关文件，使得程序可以输出每张图片上所有目标的置信度得分、真实标签及其对应的预测类别[^1]。 #### 计算PR值 一旦拥有了上述提到的结果数据集，则可以通过遍历这些记录来构建混淆矩阵，并据此求得各个IoU交并比阈值下对于每一类别的precision和recall数值。这部分逻辑可以根据实际需求编写自定义函数实现。 #### 绘制PR曲线 最后一步就是利用Python强大的可视化工具包Matplotlib将得到的数据点连接起来形成平滑曲线展示出来。下面给出一段简单的示范代码片段说明具体做法: ```python import matplotlib.pyplot as plt from torchmetrics.detection.mean_ap import MeanAveragePrecision def plot_pr_curve(precisions, recalls, class_names=None): """ Plots precision-recall curves. Args: precisions (list of lists): List containing list of precisions per class. recalls (list of lists): Corresponding recall values for each class. class_names (list, optional): Names associated with classes. Defaults to None. """ fig, ax = plt.subplots() n_classes = len(recalls) if not isinstance(class_names, type(None)): assert len(class_names)==n_classes, 'Number of provided names does not match number of classes.' for i in range(n_classes): label = f'Class {i}' if class_names is None else str(class_names[i]) ax.plot(recalls[i], precisions[i], lw=2, label=label) ax.set_xlabel('Recall') ax.set_ylabel('Precision') ax.legend(loc='best') plt.title('Precision vs. Recall curve') plt.show() # Assuming you have calculated the precisions and recalls from your dataset... precisions = ... # Replace this line with actual calculation or loading process recalls = ... # Same here plot_pr_curve(precisions, recalls, ['car', 'truck']) # Example usage with two vehicle types ``` 这段代码假设已经有了针对特定类别的精确度(`precisions`) 和 召回率 (`recalls`) 的列表形式的数据；如果想要处理多于两个以上的物体种类只需相应扩展输入参数即可[^2]。