本文共 1449 字，大约阅读时间需要 4 分钟。

1

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

运行上述命令后，会在文件夹下生成<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

这里的命令行参数解释如下：

"""    parser = argparse.ArgumentParser(description='Re-evaluate results')      parser.add_argument('output_dir', nargs=1, help='results directory',                         type=str)  # 结果保存路径    parser.add_argument('--voc_dir', dest='voc_dir', default='scripts/VOCdevkit', type=str)  #voc数据集路径    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文件名称    parser.add_argument('--classes', dest='class_file', default='data/obj.names', type=str)  # 类别路径

如果报下图中的错误：!!! cachefile = D:\github\darknet\build\darknet\x64\scripts\VOCdevkit\annotations_cache\annots.pkl

由于我时隔一个月又运行的，之前改了voc_ecal_py3.py文件，自己忘记了，导致一直出现一个错误：

3

python drawPR.py

import _pickle as cPickleimport matplotlib.pyplot as pltfr = open('honkey_pr.pkl', 'rb')  # 这里open中第一个参数需要修改成自己生产的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'])

转载地址：http://sxwni.baihongyu.com/