如何将yolov5的val计算map部分移植到detect里面

Question

现在想将detect检测出来的图片进行map计算，计算方法采用yolov5里面的val.py，现在要移植这个方法，请问要怎么移植呢

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

为了将YOLOv5的验证（val）中的mAP（平均精度）计算方法移植到 detect.py 中，你需要在 detect.py 文件中添加相应的逻辑来处理预测结果并计算 mAP。下面是一个简化的步骤，展示如何实现这一目标。

首先，确保你已经安装了 torch, torchvision, 和 yolov5 库。如果没有，请先通过 pip 安装：

pip install torch torchvision yolov5

然后，在 detect.py 文件中，你需要引入必要的模块，并在适当的地方添加计算 mAP 的代码。这里有一个大致的示例，展示了如何在 main() 函数中加入这些更改：

import os
import sys
import time
import argparse
from PIL import Image
import numpy as np
import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from models.common import非最大抑制函数, 解码函数
from utils.datasets import LoadImagesAndLabels, LoadImages, LoadAnnotations
from utils.general import check_img_size, non_max_suppression, scale_coords, xyxy2xywh, plot_one_box
from utils.augmentations import letterbox
from utils.plots import Annotator, colors
from models.experimental import attempt_load
from utils.torch_utils import select_device, load_classifier, time_synchronized

def compute_map(preds, gts):
    # 这里是 val.py 中 map 计算的部分，你需要从 val.py 文件复制这部分代码。
    # 通常包括以下步骤：准备数据、预处理、评估等。
    pass

# 主函数
def main():
    device = select_device(args.device)
    model = attempt_load('path_to_your_model.pth', map_location=device)  # 替换为你的模型路径
    stride = int(model.stride.max())  # Model stride
    imgsz = check_img_size(args.img_size, s=stride)  # Check image size

    if args.save_txt:
        save_dir = 'predictions'
        if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir)

    # 加载数据集
    dataset = LoadImagesAndLabels(args.images, img_size=imgsz, stride=stride)
    data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=0, pin_memory=True)

    # 计算 mAP
    aps = []
    for i, (img, targets) in enumerate(data_loader):
        img = img.to(device)
        with torch.no_grad():
            pred = model(img)[0]

        # 非极大值抑制
        pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=args.conf_thres, iou_thres=args.iou_thres)

        # 将预测结果与真实标签比较，计算 mAP
        ap = compute_map(pred, targets)
        aps.append(ap)

    # 打印平均精度
    mean_ap = sum(aps) / len(aps)
    print(f"Mean Average Precision (mAP): {mean_ap}")

if __name__ == "__main__":
    main()

注意：由于 compute_map 函数的内容依赖于 val.py 中的具体实现，你需要将其从 val.py 复制过来并适应新的上下文。在 compute_map 函数中，你需要处理预测结果 (pred) 和真实标签 (targets)，执行非极大值抑制（NMS），然后调用适当的评估函数来计算 mAP。

此外，这段代码仅作为指导，可能需要根据你的具体需求进行调整。如果你没有找到合适的 mAP 计算代码片段，建议查看 YOLOv5 的源代码，找到 utils/evaluate.py 或相关文件，那里应该有计算 mAP 的完整逻辑。