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# Draw image filename labels if paths: label = Path(paths[i]).name[:40] # trim to 40 char t_size = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=tl / 3, thickness=tf)[0] cv2.putText(mosaic, label, (block_x + 5, b...

这段代码定义了三个辅助函数:

  • plot_images():用于绘制一组图像和它们的标注框。
  • plot_lr_scheduler():用于绘制学习率随时间变化的曲线图。
  • plot_test_txt():用于绘制测试集标注框位置的直方图。

其中,plot_images() 函数已经在前面解释过了。下面来看另外两个函数:

  • plot_lr_scheduler(optimizer, scheduler, epochs=300, save_dir=''):该函数接受一个优化器和一个学习率调度器,并根据它们模拟训练过程中学习率随时间变化的情况。具体来说,函数会先复制输入的优化器和调度器(为了不修改原始对象),然后在每个 epoch 中更新调度器并记录当前学习率。最后将所有数据绘制成曲线图并保存到文件系统中。
  • plot_test_txt():该函数用于可视化测试集标注框在图片上的位置分布。具体来说,函数会读取测试集标注文件(格式为 [image_path x1 y1 x2 y2]),提取出其中每个矩形框的中心点坐标,并将其作为 2D 直方图的输入进行绘制。同时还会将水平和垂直坐标单独作为两张 1D 直方图进行展示,并将结果保存到文件系统中。

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