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申请/专利权人：华侨大学
摘要：本发明提供了一种基于PaddleDetection的混淆矩阵生成方法，包括：在PaddlePaddle平台下运用PaddleDetection目标检测开发套件训练目标检测网络；获取有标注的测试数据集，分为两个文件夹，一个文件夹放json文件，另一个放对应的图片文件，并得到真实的目标物体外接矩形框；运用infer.py图片文件进行预测，得到预测标签；得出预测修正得到的矩形检测框；将真实矩形框与预测修正得到的矩形检测框进行循环匹配，将统计得到的值记录在矩阵上；创建excle表格，将记录的矩阵填充到excle表格中，绘制出用于评价模型实际应用效果的混淆矩阵，本发明方法能通过目标检测网络预测的检测框与实际的目标检测框进行匹配，绘制在混淆矩阵上，以便对于模型各个种类的识别结果进行统计研究，优化网络模型的训练方法。
主权项：1.一种基于PaddleDetection的混淆矩阵生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，在PaddlePaddle平台下运用PaddleDetection目标检测开发套件训练目标检测网络；步骤二，获取有标注的测试数据集，分为两个文件夹，一个文件夹存放json文件，另一个存放对应的图片文件；运用openCV的rect函数对json文件下的轮廓标签进行处理可以得到真实的目标物体外接矩形框；步骤三，运用PaddleDetection开发套件下的infer.py对步骤二中的图片文件进行预测，得到预测标签；步骤四，以图片文件的数量i来循环遍历，利用模型对每张图片进行预测，得到图片中每个物体的矩形检测框，对物体的检测框进行iou判断，对于同类且iou大于阈值的检测框，保留置信度得分最高的检测框；对于不同类的且iou大于阈值的，仅保留一个检测框，并把相应的标签改为others，得到预测修正后的矩形检测框；步骤五，将步骤二得出的真实的目标物体外接矩形框矩形框与步骤四预测修正后的矩形检测框进行循环匹配，将统计得到的值记录在矩阵上；步骤六，创建excle表格，将步骤五得出的矩阵填充到表格中，绘制出用于评价模型实际应用效果的混淆矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华侨大学 一种基于PaddleDetection的混淆矩阵生成方法
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