基于MMdetection框架的目标检测研究-6.混淆矩阵绘制-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于MMdetection框架的目标检测研究-6.混淆矩阵绘制。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

文章背景：

当我们训练完模型后，我们需要用训练后的模型对正负样本图片进行目标检测测试，这时候我们需要算模型在新的数据集上的检测效果(精度、过杀率、漏检率，准确度等)，这时候使用测试后的结果绘制成混淆矩阵，可以很方便的帮助我们呈现和理解模型的泛化能力。

核心代码：

# -*- coding=utf-8 -*-
'''
功能说明：根据已有的分类数据，绘制相应的混淆矩阵，便于统计过杀率和漏检率
'''
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 修改类别列表中的数据和矩阵中数据可以绘制多类混淆矩阵
classes = ['OK ','NG']
confusion_matrix = np.array([(20,5),(5,55)],dtype=np.float64)
plt.imshow(confusion_matrix, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Oranges)  #按照像素显示出矩阵
plt.title('confusion_matrix')
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(len(classes))
plt.xticks(tick_marks, classes)
plt.yticks(tick_marks, classes)
thresh = confusion_matrix.max() / 2.
#iters = [[i,j] for i in range(len(classes)) for j in range((classes))]
#ij配对，遍历矩阵迭代器
iters = np.reshape([[[i,j] for j in range(len(classes))] for i in range(len(classes))],(confusion_matrix.size,2))
for i, j in iters:
    plt.text(j, i, format(confusion_matrix[i, j]))   #显示对应的数字
plt.ylabel('Real label')
plt.xlabel('Prediction')
plt.tight_layout()
#plt.show()
# 保存每次生成的图像
f = plt.gcf()  #获取当前图像
f.savefig(r'./{}.png'.format('result'))# 一定要放到plt.show()前面，否则保存图像为空白
plt.show()#plt.show() 后实际上已经创建了一个新的空白的图片
#f.clear()  #释放内存，迭代保存的时候，plt.plot()会出现多根线在一张图叠加，可以加这句话
print('混淆矩阵图像绘制结束并保存在当前路径下。')

结果显示如下，并在代码路径下保存生成结果：

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混淆矩阵图分析：

该混淆矩阵结果图表示的是，OK实际测试样本有25个，预测为OK的样本有20个，预测为NG的样本有5个。NG实际测试样本有60个，预测为NG的有55个，预测为OK的样本有5个。

绘制多类分类矩阵：

#confusion_matrix
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
classes = ['A','B','C','D','E']
confusion_matrix = np.array([(9,1,3,4,0),(2,13,1,3,4),(1,4,10,0,13),(3,1,1,17,0),(0,0,0,1,14)],dtype=np.float64)
 
plt.imshow(confusion_matrix, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Oranges)  #按照像素显示出矩阵
plt.title('confusion_matrix')
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(len(classes))
plt.xticks(tick_marks, classes)
plt.yticks(tick_marks, classes)
 
thresh = confusion_matrix.max() / 2.
#iters = [[i,j] for i in range(len(classes)) for j in range((classes))]
#ij配对，遍历矩阵迭代器
iters = np.reshape([[[i,j] for j in range(5)] for i in range(5)],(confusion_matrix.size,2))
for i, j in iters:
    plt.text(j, i, format(confusion_matrix[i, j]))   #显示对应的数字
 
plt.ylabel('Real label')
plt.xlabel('Prediction')
plt.tight_layout()
plt.show()

结果如下：

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封装成函数绘制矩阵：

from __future__ import division
import  numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
 
def plotCM(classes, matrix, savname):
    """classes: a list of class names"""
    # Normalize by row
    matrix = matrix.astype(np.float)
    linesum = matrix.sum(1)
    linesum = np.dot(linesum.reshape(-1, 1), np.ones((1, matrix.shape[1])))
    matrix /= linesum
    # plot
    plt.switch_backend('agg')
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    cax = ax.matshow(matrix)
    fig.colorbar(cax)
    ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1))
    ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1))
    for i in range(matrix.shape[0]):
        ax.text(i, i, str('%.2f' % (matrix[i, i] * 100)), va='center', ha='center')
    
    ax.set_xticklabels([''] + classes, rotation=90)
    ax.set_yticklabels([''] + classes)
    #save
    plt.savefig(savname)
    
classes = ['A','B','C','D','E']
matrix = np.array(([9,1,3,4,0],[2,13,1,3,4],[1,4,10,0,13],[3,1,1,17,0],[0,0,0,1,14]),dtype=int)
savname = 'test'
plotCM(classes, matrix, savname)

结果展示：

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如果要改变绘制矩阵的颜色，在代码中cmap=plt.cm.Oranges按照如下修改即可：

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有时候我们需要将混淆矩阵的标签显示为中文，这时候需要我们进行适当的修改才可以，否则会出现乱码，代码和效果如下：

#coding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

confusion = np.array(([91,0,0],[0,92,1],[0,0,95]))
# 热度图，后面是指定的颜色块，可设置其他的不同颜色
plt.imshow(confusion, cmap=plt.cm.Blues)
# ticks 坐标轴的坐标点
# label 坐标轴标签说明
indices = range(len(confusion))
# 第一个是迭代对象，表示坐标的显示顺序，第二个参数是坐标轴显示列表
#plt.xticks(indices, [0, 1, 2])
#plt.yticks(indices, [0, 1, 2])
plt.xticks(indices, ['圆形', '三角形', '方形'])
plt.yticks(indices, ['圆形', '三角形', '方形'])

plt.colorbar()

plt.xlabel('预测值')
plt.ylabel('真实值')
plt.title('混淆矩阵')

# plt.rcParams两行是用于解决标签不能显示汉字的问题
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 显示数据
for first_index in range(len(confusion)):    #第几行
    for second_index in range(len(confusion[first_index])):    #第几列
        plt.text(first_index, second_index, confusion[first_index][second_index])
# 在matlab里面可以对矩阵直接imagesc(confusion)
# 显示
plt.show()

效果如下：

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