yolo模型(三)计算mAP时的voc_eval.py代码

最新推荐文章于 2022-05-17 14:01:44 发布

Ooo。

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分类专栏： yolo 文章标签： voc_eval.py

本文链接：https://blog.csdn.net/xue_csdn/article/details/95505246

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在我的博客yolo模型(二)yolo模型计算mAP和recall中，有提到计算yolo模型的mAP方法，其中用到了faster rcnn 中voc_eval.py文件。但如果你机器上没有配置过faster rcnn，可以直接参考复制以下代码（从voc_eval.py文件直接粘贴过来的）。拿走不谢~

# --------------------------------------------------------
# Fast/er R-CNN
# Licensed under The MIT License [see LICENSE for details]
# Written by Bharath Hariharan
# --------------------------------------------------------

import xml.etree.ElementTree as ET
import os
import cPickle
import numpy as np

def parse_rec(filename):
    """ Parse a PASCAL VOC xml file """
    tree = ET.parse(filename)
    objects = []
    for obj in tree.findall('object'):
        obj_struct = {}
        obj_struct['name'] = obj.find('name').text
        obj_struct['pose'] = obj.find('pose').text
        obj_struct['truncated'] = int(obj.find('truncated').text)
        obj_struct['difficult'] = int(obj.find('difficult').text)
        bbox = obj.find('bndbox')
        obj_struct['bbox'] = [int(bbox.find('xmin').text),
                              int(bbox.find('ymin').text),
                              int(bbox.find('xmax').text),
                              int(bbox.find('ymax').text)]
        objects.append(obj_struct)

    return objects

def voc_ap(rec, prec, use_07_metric=False):
    """ ap = voc_ap(rec, prec, [us