YOLOv5全面解析教程：计算mAP用到的numpy函数详解

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引言

本文主要介绍在 one-yolov5 项目中 计算mAP用到的一些numpy操作，这些numpy操作使用在 utils/metrics.py (https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5/blob/734609fca9d844ac48749b132fb0a5777df34167/utils/metrics.py)中。这篇文章是《YOLOv5全面解析教程》四，目标检测模型精确度评估 的补充，希望能帮助到小伙伴们。

用到的 numpy 操作比如：np.cumsum()、np.interp()、np.maximum.accumulate()、np.trapz()等。接下来将在下面逐一介绍。

importnumpyasnp

np.cumsum()

返回元素沿给定轴的累积和。

numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None) 源码(https://github.com/numpy/numpy/blob/v1.23.0/numpy/core/fromnumeric.py#L2497-L2571)

参数

a :数组

axis: 轴索引,整型，若a为n维数组，则axis的取值范围为[0,n-1]

dtype: 返回结果的数据类型，若不指定，则默认与a一致n

out: 数据类型为数组。用来放置结果的替代输出数组，它必须具有与输出结果具有相同的形状和数据缓冲区长度

返回

沿着指定轴的元素累加和所组成的数组，其形状应与输入数组a一致

np.cumsum(a)#计算累积和的轴。默认（无）是在展平的数组上计算cumsum。

array([ 1,  3,  6, 10, 15, 21])

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
np.cumsum(a,dtype=float)#指定输出的特定的类型

array([ 1.,  3.,  6., 10., 15., 21.])

np.cumsum(a,axis=0)#3列中每一列的行总和

array([[1, 2, 3],
       [5, 7, 9]])

x=np.ones((3,4),dtype=int)
np.cumsum(x,axis=0)

array([[1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3]])

np.cumsum(a,axis=1)#2行中每行的列总和

array([[ 1,  3,  6],
       [ 4,  9, 15]])

np.interp()

参数

x: 数组 待插入数据的横坐标

xp: 一维浮点数序列 原始数据点的横坐标，如果period参数没有指定那么就必须是递增的 否则，在使用xp = xp % period正则 化之后，xp在内部进行排序

fp: 一维浮点数或复数序列 原始数据点的纵坐标，和xp序列等长.

left: 可选参数，类型为浮点数或复数（对应于fp值） 当x < xp[0]时的插值返回值，默认为fp[0].

right: 可选参数，类型为浮点数或复数（对应于fp值），当x > xp[-1]时的插值返回值，默认为fp[-1].

period: None或者浮点数，可选参数 横坐标的周期 此参数使得可以正确插入angular x-coordinates. 如果该参数被设定，那么忽略left参数和right参数

返回

浮点数或复数（对应于fp值）或ndarray. 插入数据的纵坐标，和x形状相同

注意！

在没有设置period参数时，默认要求xp参数是递增序列

#插入一个值
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
x=2.5
xp=[1,2,3]
fp=[3,2,0]
y=np.interp(x,xp,fp)#1.0
plt.plot(xp,fp,'-o')
plt.plot(x,y,'x')#画插值
plt.show()

图片

#插入一个序列
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt

x=[0,1,1.5,2.72,3.14]
xp=[1,2,3]
fp=[3,2,0]
y=np.interp(x,xp,fp)#array([3.,3.,2.5,0.56,0.])
plt.plot(xp,fp,'-o')
plt.plot(x,y,'x')
plt.show()

图片

np.maximum.accumulate

计算数组（或数组的特定轴）的累积最大值

importnumpyasnp
d=np.random.randint(low=1,high=10,size=(2,3))
print("d:
",d)
c=np.maximum.accumulate(d,axis=1)
print("c:
",c)

d:
 [[1 9 5]
 [2 6 1]]
c:
 [[1 9 9]
 [2 6 6]]

np.trapz()

numpy.trapz(y, x=None, dx=1.0, axis=- 1)使用复合梯形规则沿给定轴积分。

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
y=[1,2,3];x=[i+1foriinrange(len(y))]
print(np.trapz(x))
plt.fill_between(x,y)
plt.show()#(1+3)*(3-1)/2=4

4.0

图片

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
y=[1,2,3]
x=[4,6,8]
print(np.trapz(y,x))
plt.fill_between(x,y)
plt.show()#(3+1)*(8-4)/2=8

8.0

图片

审核编辑：汤梓红