深度学习测试过程中计算召回率和精度

最新推荐文章于 2025-07-08 00:02:49 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhangxiangweide/article/details/81610084
本文介绍了一个用于计算YOLO目标检测模型训练过程中的精度和召回率的CMD脚本。该脚本通过调用Darknet框架执行模型测试，并将结果输出到指定文件中以供进一步分析。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

test.cmd

#计算精度和召回率（yolo训练)

echo     


darknet.exe detector map obj.data yolov3-obj-test.cfg yolov3-obj_12500.weights


pause

#把测试结果的召回率和精度存放在result.txt文本中

darknet.exe detector map obj.data yolov3-obj-test.cfg yolov3-obj_12500.weights -ext_output < test.txt > result.txt

#把map修改为test，功能为测试。并把测试结果保存在result.txt,其中test.txt存放的是图像路径

echo     


darknet.exe detector test obj.data yolov3-obj-test.cfg yolov3-obj_12500.weights -ext_output < test.txt > result.txt


pause

 

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