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oour/基于Pytorch的CNN垃圾分类系统

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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
file_path1 = 'E:/$pycharmproj/ML2/eval_results/MobileNetV3/2024-05-02-16-35-46/P-R/metal.csv'
file_path2 = 'E:/$pycharmproj/ML2/eval_results/Res2Net/2024-05-02-16-33-56/P-R/metal.csv'
file_path3 = 'E:/$pycharmproj/ML2/eval_results/EfficientNetV2/2024-05-02-16-31-06/P-R/metal.csv'
file_path4 = 'E:/$pycharmproj/ML2/eval_results/SwinTransformerV2/2024-05-02-16-31-38/P-R/metal.csv'
df1 = pd.read_csv(file_path1,header=None)
df2 = pd.read_csv(file_path2,header=None)
df3 = pd.read_csv(file_path3,header=None)
df4 = pd.read_csv(file_path4,header=None)
num1 = df1.iloc[0, 1:-1]
num2 = df1.iloc[1, 1:-1]
num3 = df2.iloc[0, 1:-1]
num4 = df2.iloc[1, 1:-1]
num5 = df3.iloc[0, 1:-1]
num6 = df3.iloc[1, 1:-1]
num7 = df4.iloc[0, 1:-1]
num8 = df4.iloc[1, 1:-1]
plt.plot(num1, num2, label='MobileNetV3')
plt.plot(num3, num4, label='Res2Net')
plt.plot(num5, num6, label='EfficientNetV2')
plt.plot(num7, num8, label='SwinTransformerV2')
plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--')
plt.plot()
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.legend()
# 显示图表
plt.show()
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基于Pytorch的CNN垃圾分类系统
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