Linux環境下同時繪製Caffe的多個pr曲線

2021-10-01 09:14:21 字數 2380 閱讀 7168

linux環境下同時繪製caffe的多個pr曲線

pr曲線是衡量目標檢測網路模型的重要指標，有時候在做演算法對比實驗的時候，需要將多個pr曲線繪製在同一張圖上進行對比分析。python提供了很好的繪圖函式。在caffe深度學習框架下，pr存放在./output/faster_rcnn_end2end/voc_2007_test/zf_faster_rcnn_iter_50000的ship_pr.pkl檔案（本人是用faster_rcnn的end2end模型下迭代50000次訓練出的結果）。通過修改本人程式的.pkl檔案路徑就可以將多個pr曲線繪製在一張圖上

#!/usr/bin/env python  


#-*-coding:utf-8-*-


import cpickle as pickle


import numpy as np


import matplotlib.pyplot as plt


import pylab


import mpl_toolkits.axisartist as aa


from pylab import figure, show, legend


from mpl_toolkits.axes_grid1 import host_subplot


np.set_printoptions(threshold=np.nan)


fr = open('/home/wei/program/pr_10.pkl') # open 的引數是 pkl 檔案的路徑


inf = pickle.load(fr) 　　　# 讀取 pkl 檔案的內容, 即反序列化


precision = inf["prec"] 　　　 # precision資料


recall = inf["rec"] 　　　　　　　　　　　　　　　 # recall資料


ap = inf["ap"] 　　　　　　　　　　　　　　　 # ap資料


fr.close() 　　　　　　　　　　　　　　　# 關閉檔案


fr2 = open('/home/wei/program/pr_17.pkl') # open 的引數是 pkl 檔案的路徑


inf2 = pickle.load(fr2) 　　　　　　　　　　　　　　 # 讀取 pkl 檔案的內容, 即反序列化


precision2 = inf2["prec"] 　　　　　　　　　　　　　　 # precision資料


recall2 = inf2["rec"] 　　　　　　　　　　　　　　# recall資料


ap2 = inf2["ap"] 　　　　　　　　　　　　　　 # ap資料


fr2.close() 　　　　　　　　　　　　　　　# 關閉檔案


host = host_subplot(111, axes_class=aa.axes)　　　　　　　　#確定圖示形狀


plt.subplots_adjust(right=0.75)　　　　　　　　　　　　　　　#確定圖示邊距


part2 = host.twinx()　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#定義第二條曲線


host.set_xlim([0,1.1])　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#設定x軸的座標範圍


host.set_ylim([0,1.1])　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#設定y軸的座標範圍


host.set_xlabel("recall")　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#設定x軸的標籤


host.set_ylabel("precision")　　　　　　　　　　　　　　　　　#設定ｙ軸的標籤


p1, = host.plot(recall, precision, label='ship (pr1 = )'.format(ap)) #確定第１條曲線的資料引數


p2, = part2.plot(recall2, precision2, label='ship (pr2 = )'.format(ap2)) #確定第２條曲線的資料引數


part2.set_ylim([0,1.1])　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#確定第二條曲線的座標範圍


host.legend(loc=1)


pylab.title("precision-recall") 　　　　　　　　　　　　　　　　# 確定標題


plt.draw()　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#畫圖


plt.show()


``![pr曲線](

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