视觉AI
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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

  • 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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