文章目錄

• 1
• 2
• 3

1

darknet detector valid data/obj.data yolov4.cfg backup/yolov4_last.weights

運行上述命令后，會在文件夾下生成<comp4_det_test_xxx.txt>文件

2

python reval_voc_py3.py --voc_dir D:\github\darknet\build\darknet\x64\scripts\VOCdevkit --year 2020 --image_set test --classes data/obj.names donkey

這里的命令行參數解釋如下：

"""parser = argparse.ArgumentParser(description='Re-evaluate results') parser.add_argument('output_dir', nargs=1, help='results directory', type=str) # 結果保存路徑parser.add_argument('--voc_dir', dest='voc_dir', default='scripts/VOCdevkit', type=str) #voc數據集路徑parser.add_argument('--year', dest='year', default='2020', type=str) #年份parser.add_argument('--image_set', dest='image_set', default='test', type=str) # txt文件名稱parser.add_argument('--classes', dest='class_file', default='data/obj.names', type=str) # 類別路徑

如果報下圖中的錯誤：!!! cachefile = D:\github\darknet\build\darknet\x64\scripts\VOCdevkit\annotations_cache\annots.pkl

找到所在的路徑，刪除annotations_cache文件夾即可

由于我時隔一個月又運行的，之前改了voc_ecal_py3.py文件，自己忘記了，導致一直出現一個錯誤：

修改了半個小時，才發現原因，以后改了文件后要及時改回去，謹此銘記！！

3

python drawPR.py import _pickle as cPickle import matplotlib.pyplot as pltfr = open('honkey_pr.pkl', 'rb') # 這里open中第一個參數需要修改成自己生產的pkl文件 inf = cPickle.load(fr) fr.close()x = inf['rec'] y = inf['prec'] plt.figure() plt.xlabel('recall') plt.ylabel('precision') plt.title('PR cruve') plt.plot(x, y) plt.savefig('pr.eps',dpi=600,format='eps') plt.show()print('AP：', inf['ap'])

總結

以上是生活随笔為你收集整理的yolov4评估自己的模型的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。