我有一个 yolov8 模型,路径:/media/duyu/model/have_and_none/runs/detect/train66/weights/best.pt
训练集路径:train/labels train/images
验证集路径:val/labels val/labels
训练集和验证集都是 labelme 软件标注的,标注文件也就是.json 文件,labelme 这个软件挺多人用的,你应该知道。
有 3 个标签:have none other,对应的 yolov8 就是 0 1 2
现在我需要你根据我提供信息编写验证模型正确率的脚本。
示例流程:
1. 推理图片: train/images/1.jpg
2. 打开图片对应的标注文件,获取标注文件的框。
3. 将标注的框和推理框进行 iou 匹配,即两个框 iou 有.4,则可以判定为同个框
4. 如果标注的框都能找到推理框,且标签正确,则判定此张图片没问题。
5. 没问题就可以结束这张图的处理了
6. 此时是有问题了,即: 有标注框找不到推理框,或者找到的框标签错误。
7. 标注框和推理框画在图片上,框左边加上字符串标识
- 如: "l_have" "y_none" (l 代表 labelme 的框 y 代表 yolo 的推理框)
8. 保存图片到 model_test 文件夹,文件别改变。
请编写脚本
import os 呢??? 我手动给他补上,执行脚本。 https://i.imgur.com/nZAObvG.png 看来对库认知有问题
连我话都理解错,我只是举例而已。
感觉就像: 太复杂了,我逃避,忽悠过去得了。
通义是我印象最差的,来自之前的积累,傻逼的不像话。
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