1.生成檢測檔案
./darknet detector valid cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc_final.weights -out ""
其中，類名要寫自己的類名，會生成乙個txt檔案在result裡。
2.然後在python2的環境下執行v_rd-eval.py，注意修改classname，annopath和imagesetfile的位址。如果不知道自己用的是python幾，就在shell框裡輸入python+回車就可以看到python的版本，如果想要修改python的版本，就source python版本，例如：
source ~/conda2.如果是在conda2這個檔案位址下執行終端，就是source conda2.
3.執行
python v_rd_eval.py
注意這個只能測試單類的ap，classname每次只需寫一類，算出來所有類的ap求乙個平均即是map。
ps:在生成檢測檔案的時候，終端會顯示執行花了多少時間，可以用檢測影象數/這個時間來計算fps！
好了我們下期見！
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