mmdetection结果可视化

Question

请问一下大家 mmdetection中如何绘制FROC曲线 将训练结果可视化？

Answer 1

引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：
在使用 mmdetection 训练得到结果后，你可以通过以下步骤绘制 FROC 曲线并可视化训练结果：

1. 导入必要的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

1. 计算 FROC 曲线所需的数据，包括不同置信度阈值下的假阳性率（False Positive Rate, FPR）和真阳性率（True Positive Rate, TPR）。

# 假阳性率 (FPR)：将无关类别预测为正类的比例
# 真阳性率 (TPR)：将正类预测为正类的比例
# 置信度阈值 (confidence threshold)：用于判断预测为正类或负类的阈值

# 根据你的具体训练结果，获取预测结果和标签结果（对于每个图像和每个类别）：
# preds: 预测结果，一个 Numpy 数组，形状为 (N, C)，其中 N 为示例数，C 为类别数
# labels: 标签结果，一个 Numpy 数组，形状为 (N, C)，其中 N 为示例数，C 为类别数

# 计算置信度评分
scores = np.max(preds, axis=1) # 可根据具体情况选择置信度评分

# 定义置信度阈值列表
confidence_thresholds = np.linspace(start=0, stop=1, num=100) # 可根据具体情况选择合适的阈值数量

# 初始化存储结果的列表
fprs = []
tprs = []

# 计算每个置信度阈值下的 FPR 和 TPR
for threshold in confidence_thresholds:
    # 计算预测为正类的索引
    positive_preds = scores >= threshold
    # 计算预测为负类的索引
    negative_preds = np.logical_not(positive_preds)

    # 计算真阳性率 (TPR)
    true_positives = np.sum(labels[positive_preds])
    tpr = true_positives / np.sum(labels)

    # 计算假阳性率 (FPR)
    false_positives = np.sum(negative_preds) - np.sum(labels[negative_preds])
    fpr = false_positives / np.sum(np.logical_not(labels))

    # 将结果添加到列表中
    tprs.append(tpr)
    fprs.append(fpr)

1. 绘制 FROC 曲线：

# 绘制 FROC 曲线
plt.plot(fprs, tprs, marker='o')
plt.xlabel('False Positive Rate (FPR)')
plt.ylabel('True Positive Rate (TPR)')
plt.title('FROC Curve')
plt.grid(True)
plt.show()

以上代码会生成一条 FROC 曲线，并在 matplotlib 图形界面中显示。

请注意，上述代码仅提供了一个简单的示例来绘制 FROC 曲线，并且假设你已经有了训练结果的预测和标签。具体的数据处理和生成预测结果可能因 mmdetection 中的不同使用方法而有所不同，你可能需要根据你的实际情况进行相应的调整。

希望这个回答对你有所帮助！如有其他问题，请随时提问。