yolov3算法模型P-R曲线绘制教程(python2，python3)

方法一：python2环境下

第一步：寻找在darknet/scripts文件中的reval_voc.py和voc_eval.py文件，或者在这里下载：
reval_voc.py：
https://download.csdn.net/download/qq_42881737/12014098
voc_eval.py：
https://download.csdn.net/download/qq_42881737/12014100

将其考到darknet目录下，
第二步：执行类似如下语句：
python reval_voc.py –voc_dir {VOCdevkit文件的路径} –year {voc样本格式年份如2007,2012} –image_set {在VOCdevki/voc2007/ImageSets/Main/路径下的测试图片路径的txt文件中，只需要文件名不需要后缀txt} –classes {.names文件存放的路径} {输出的文件存入的文件夹名}
下图是我的个人的执行语句，可仿写：

注:pythoncongda是我的python2的环境的别名

上述语句执行后会在VOCdevki/annotations_cache/路径下生成一个.pkl文件，若要重复执行上述语句需要将该文件删除，不然会报错
同时也会在执行语句中填写的输出文件夹里(我的是results)生成{检测类名}_pr.kpl的文件
第三步，同时需要下来一个draw_pr.py的文件放入该文件里，下载路径如下：
https://download.csdn.net/download/qq_42881737/12014095

下载好了，打开该文件，看到代码第四行，将.pkl文件名字替换成你自己的，替换好了保存运行，运行成功之后即可出现P-R图形

方法二：python3环境

与上述方法一过程步骤一致，不过运行的文件不同，方法一第一步的两个文件替换成：
reval_voc_py3.py
https://download.csdn.net/download/qq_42881737/12014091

voc_eval_py3.py
https://download.csdn.net/download/qq_42881737/12014094

第三步的文件替换成：
draw_pr_py3.py
https://download.csdn.net/download/qq_42881737/12014088

注意不能两种方法混用，因为python2，python3生成的文件是不一样的