YOLOv5改进前后mAP曲线对比图生成

YOLOv5是一款非常流行的目标检测算法，它通过不断改进和优化，提升了模型的性能。为了直观地展示模型改进前后的性能差异，我们可以通过绘制mAP曲线对比图来实现。mAP是一个综合评价指标，用于衡量目标检测算法的性能。

一、准备工作

首先，你需要确保已经安装了YOLOv5模型和matplotlib库。如果没有安装，可以使用以下命令安装：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
pip install matplotlib

二、生成mAP结果

1. 准备数据集：确保你有两个数据集，一个是原始数据集，另一个是改进后的数据集。这两个数据集应该包含相同的图片和标注文件。
2. 训练模型：使用YOLOv5训练原始数据集和改进后的数据集，分别得到两个模型。
3. 计算mAP：使用YOLOv5的评估工具计算两个模型的mAP@0.5和mAP@0.5:0.95。在YOLOv5的根目录下，执行以下命令：

python val.py --weights yolov5s.pt --img 640 --iou-thres 0.5 --conf-thres 0.001 --task test --data your_data.yaml --name your_model_name

这个命令会输出mAP@0.5的结果。要计算mAP@0.5:0.95，可以将--iou-thres参数设置为一个列表，如[0.5, 0.55, ..., 0.95]，然后运行多次命令，取平均值得到mAP@0.5:0.95。

三、绘制mAP曲线对比图

接下来，我们使用matplotlib库绘制mAP曲线对比图。假设你已经得到了原始模型和改进后模型的mAP@0.5和mAP@0.5:0.95的结果，存储在以下变量中：

original_map_05 = 0.8  # 原始模型mAP@0.5
original_map_05_95 = 0.7  # 原始模型mAP@0.5:0.95
improved_map_05 = 0.85  # 改进后模型mAP@0.5
improved_map_05_95 = 0.75  # 改进后模型mAP@0.5:0.95

然后，使用以下代码绘制mAP曲线对比图：

import matplotlib.pyplot as plt
# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 绘制mAP@0.5曲线
plt.plot([0.5, 0.5], [original_map_05, improved_map_05], label='mAP@0.5')
plt.scatter([0.5], [original_map_05], color='red')
plt.scatter([0.5], [improved_map_05], color='blue')
# 绘制mAP@0.5:0.95曲线
plt.plot([0.5, 0.95, 0.95], [original_map_05_95, original_map_05_95, improved_map_05_95], label='mAP@0.5:0.95')
plt.scatter([0.5, 0.95], [original_map_05_95, original_map_05_95], color='red')
plt.scatter([0.5, 0.95], [improved_map_05_95, improved_map_05_95], color='blue')
# 设置图例和坐标轴标签
plt.legend()
plt.xlabel('IOU Threshold')
plt.ylabel('mAP')
plt.title('YOLOv5 Improvement Comparison')
plt.grid(True)
# 显示图形
plt.show()

这段代码会生成一个包含mAP@0.5和mAP@0