YOLOv5全面解析教程：計算mAP用到的numpy函數詳解

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引言

本文主要介紹在 one-yolov5 項目中 計算mAP用到的一些numpy操作，這些numpy操作使用在 utils/metrics.py (https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5/blob/734609fca9d844ac48749b132fb0a5777df34167/utils/metrics.py)中。這篇文章是《YOLOv5全面解析教程》四，目標檢測模型精確度評估 的補充，希望能幫助到小伙伴們。

用到的 numpy 操作比如：np.cumsum()、np.interp()、np.maximum.accumulate()、np.trapz()等。接下來將在下面逐一介紹。

importnumpyasnp

np.cumsum()

返回元素沿給定軸的累積和。

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

參數

a :數組

axis: 軸索引,整型，若a為n維數組，則axis的取值范圍為[0,n-1]

dtype: 返回結果的數據類型，若不指定，則默認與a一致n

out: 數據類型為數組。用來放置結果的替代輸出數組，它必須具有與輸出結果具有相同的形狀和數據緩沖區長度

返回

沿著指定軸的元素累加和所組成的數組，其形狀應與輸入數組a一致

np.cumsum(a)#計算累積和的軸。默認（無）是在展平的數組上計算cumsum。

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

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
np.cumsum(a,dtype=float)#指定輸出的特定的類型

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

np.cumsum(a,axis=0)#3列中每一列的行總和

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行中每行的列總和

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

np.interp()

參數

x: 數組 待插入數據的橫坐標

xp: 一維浮點數序列 原始數據點的橫坐標，如果period參數沒有指定那么就必須是遞增的 否則，在使用xp = xp % period正則 化之后，xp在內部進行排序

fp: 一維浮點數或復數序列 原始數據點的縱坐標，和xp序列等長.

left: 可選參數，類型為浮點數或復數（對應于fp值） 當x < xp[0]時的插值返回值，默認為fp[0].

right: 可選參數，類型為浮點數或復數（對應于fp值），當x > xp[-1]時的插值返回值，默認為fp[-1].

period: None或者浮點數，可選參數 橫坐標的周期 此參數使得可以正確插入angular x-coordinates. 如果該參數被設定，那么忽略left參數和right參數

返回

浮點數或復數（對應于fp值）或ndarray. 插入數據的縱坐標，和x形狀相同

注意！

在沒有設置period參數時，默認要求xp參數是遞增序列

#插入一個值
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')#畫插值
plt.show()

#插入一個序列
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()

np.maximum.accumulate

計算數組（或數組的特定軸）的累積最大值

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)使用復合梯形規則沿給定軸積分。

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

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