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用于计算YOLO的mAP和PR曲线。

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简介：
该资源旨在支持YOLO模型的mAP（mean Average Precision）和PR（Precision-Recall）曲线计算，其中包含四个Python文件，并分别提供了Python 2和Python 3两种版本供用户选择。

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  • 关于YOLO的mAP和PR曲线计算方法
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    本文详细介绍了针对YOLO算法计算平均精度（mAP）及绘制精确率-召回率（PR）曲线的方法，为评估目标检测模型性能提供指导。 用于YOLO计算mAP和PR曲线的代码包含4个Python文件，分为Python2和Python3版本。
     
  • YOLO的PR曲线图绘制.zip
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    本资源为YOLO算法的PR（Precision-Recall）曲线图绘制代码及示例数据集。通过分析不同阈值下的精度和召回率，帮助优化目标检测性能。 可以绘制YOLO算法的PR曲线图，并计算精确率。我提供了四个文件，分别适用于不同的Python版本（Python2 和 Python3）。这些文件在我的环境中测试过且功能正常。如果遇到问题，请留言交流。
     
  • L-曲线MATLAB代码-mAP：修改后的mAP计算
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    这段MATLAB代码实现了一种改进版的平均精度（mAP）计算方法，适用于目标检测任务性能评估。它基于L-曲线准则优化了传统mAP的计算方式，提升了算法评价的准确性与可靠性。 这项工作在2020年IWSSIP会议上进行了介绍。如果您使用此代码进行研究，请考虑引用以下文献： @INPROCEEDINGS{padillaCITE2020, author={R. {Padilla} and S.L. {Netto} and E.A.B. {da Silva}}, title={A Survey on Performance Metrics for Object-Detection Algorithms}, booktitle={2020 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP)}, year={2020}, pages={237-242} } 新版本包括所有COCO指标，支持其他文件格式，并提供了一个指导评估过程的用户界面。此外，它还提供了STT-AP指标来评估视频中的对象检测性能。
     
  • Python绘制YOLO目标检测的Loss曲线与mAP曲线等资源.zip
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    本资源包提供使用Python绘制YOLO目标检测模型训练过程中的Loss曲线及mAP评估曲线的相关代码和教程，帮助用户更好地理解和优化模型性能。 如何使用Python绘制YOLO目标检测的损失曲线（loss curve）和平均精度均值（mAP curve）。
     
  • MATLAB绘制曲线代码-VOCcode：用于生成PR曲线、LOSS曲线、AP及mAP，并将数据保存为.mat文件以便后续使用...
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    VOCcode是一款利用MATLAB开发的强大工具，能够高效地生成并分析PR和LOSS曲线，计算AP与mAP值，并将结果以.mat格式存储，便于进一步的数据处理和模型优化。 在MATLAB中绘制曲线的代码用于计算并展示PR（Precision-Recall）曲线、LOSS曲线以及AP/mAP，并将数据保存为.mat文件以备后续使用。 为了获取这些功能，请从GitHub克隆存储库，确保使用--recursive参数进行克隆： ``` git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git ``` 以下是用于绘制平均训练损失曲线的简要步骤： 1. 在模型训练期间重新记录日志。在darknet（你的模型文件）目录下运行以下命令： ``` script -R log.txt ``` 2. 完成训练后，通过^c或exit()停止日志。 3. 用sudo打开MATLAB，并根据需要更改train_log_file的路径。 4. 修改代码以确保它能够读取你的模型。具体来说，请修改以下部分： ``` [~, string_output] = dos([cat, , train_log_file, | grep avg | awk {print $3}]); ```
     
  • 使用MATLAB绘制PR曲线图
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    本教程详细介绍了如何利用MATLAB软件绘制Precision-Recall (PR) 曲线图，涵盖所需的基本函数和步骤，适合数据分析与机器学习领域入门者。 在MATLAB中绘制PR曲线图时，首先需要将YOLOv8的PR值保存到一个xlsx文件中，然后读取该文件以进行图像绘制。
     
  • 基于Python的PR曲线和ROC曲线绘制代码及教程资料（课程设计）.zip
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    本资源提供了一套详细的教程与源代码，用于使用Python语言实现精确率-召回率(PR)曲线及接收者操作特征(ROC)曲线的绘制。适用于课程项目、数据分析任务或机器学习模型评估的学习和实践需求。 基于Python绘制PR曲线与ROC曲线的完整源码、说明文档及数据包（课程设计）已获导师指导并通过，获得了97分的高分。该项目适合用作课程设计或期末大作业，下载后无需修改即可使用，并且项目内容完善确保可以顺利运行。
     
  • MultiROC：多类分类中的ROC和PR曲线计算与可视化工具
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    MultiROC是一款专为研究者设计的软件工具，用于在多类别分类任务中高效地计算并可视化ROC（受试者工作特征）及PR（精确率-召回率）曲线，助力于模型性能评估。 接收器工作特性（ROC）与精度召回率（PR）是广泛用于评估二进制分类器性能的方法。然而，在许多现实问题中，例如癌症的肿瘤、淋巴结和转移分期系统等多类别的场景下，需要一种新的策略来评价这些复杂的多类别分类器。 为此，我们提供了一个软件包，它通过计算多个类别的ROC-AUC与PR-AUC，并生成高质量的多类ROC曲线及PR曲线图来进行评估。用户可以通过友好的界面使用该工具进行操作。 一旦我们的论文发表，请引用如下： 为了安装multiROC软件包，您可以选择从GitHub或CRAN进行安装： - 通过GitHub安装：首先确保已安装`devtools`库，然后运行以下命令来安装和加载multiROC。 ```R install.packages(devtools) require(devtools) install_github(WandeRum/multiROC) require(multiROC) ``` 或者从CRAN直接进行安装： - 通过CRAN安装：使用标准的`install.packages()`函数即可完成。 以上是关于multiROC软件包的信息和指导。
     
  • PR曲线的显著性分析
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    PR曲线的显著性分析旨在通过统计方法评估不同模型或算法在特定任务中的表现差异是否具有实际意义，而非仅仅停留在数值上的区别。这种方法对于机器学习和数据科学领域的研究者来说至关重要，因为它帮助他们理解实验结果的真实价值，并据此做出更有根据的技术选择与改进决策。 在显著性检测中绘制PR曲线的代码需要使用自己生成的显著图和Ground Truth。
     
  • 基于MATLAB的真值图像ROC和PR曲线绘制代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB开发的工具包，用于计算并绘制真值图像中的ROC（受试者工作特征）及PR（精确率-召回率）曲线。通过该代码库，用户能够轻松地评估不同分类器在医学影像分析等领域的性能表现，并优化其参数设置以实现最佳效果。 内容概要：本段落探讨了对各种图像增强方法生成的结果图与真实值图像进行模型预测的方法，并依据特定阈值进行了分析。文中计算并讨论了几种常用的准确性评估指标，包括ROC曲线的AUC以及PR曲线的F-score。 适合人群：从事图像处理领域研究，特别是边缘检测方向的研究人员 阅读建议：鉴于本段落使用了MATLAB编程语言来实现上述内容，因此读者在深入理解文章之前应具备一定的MATLAB基础。具体来说，在开始阅读前，最好先掌握一些基本的MATLAB语法知识以及如何利用该软件进行绘图操作。