基于中心点预测的视觉评估与可视化流程
- 基于中心点预测的视觉评估与可视化流程
- 一、脚本功能概览
- 二、可视化与评分机制详解
- 1. 真实框解析
- 2. 调用模型处理帧
- 3. 预测中心点与真实值的对比
- 4. 打分策略
- 5. 图像可视化
- 三、目录结构要求
- 四、运行方式
- 五、应用场景与拓展思路
- 六、总结
- 七，完整代码
基于中心点预测的视觉评估与可视化流程
在图像或视频目标跟踪任务中，我们经常需要评估预测中心点与真实中心点之间的差异，以衡量模型的精度和速度。这篇文章将介绍一个完整的评估与可视化流程脚本，它不仅能自动批量处理多个子文件夹中的图像，还能对每张图像打分并输出可视化结果，直观展示预测误差。
一、脚本功能概览
本脚本适用于如下场景：
-
每个子文件夹中包含若干图像及对应的标签（YOLO 格式）
-
每张图像将通过某种方法（此处为
process_frame）预测中心点 -
与真实标签中的中心点进行比较，计算时间得分、精度得分以及总评分
-
结果输出为：
- 每帧的 JSON 格式评分日志
- 每张图像的预测中心点
.txt文件 - 每张图像的可视化图像（红色为预测点，绿色为真实点）
二、可视化与评分机制详解
1. 真实框解析
脚本中通过以下函数读取标签文件&#x
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