Darknet 是一個輕量級的神經網絡框架，廣泛應用于計算機視覺領域。它提供了許多優秀的網絡架構和預訓練的權重文件，支持訓練、測試和部署深度學習模型。在 Darknet 中，我們可以通過加載預訓練的權重文件來測試模型在新數據上的表現，同時輸出結果可以以 json 格式輸出。本文將演示如何在 Darknet 中使用 json 輸出測試結果。

./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg -ext_output -json_output result.json

在命令行中，我們可以使用以下命令測試模型，并指定輸出結果為 json 格式。其中，-ext_output 參數是用來輸出標簽置信度和邊框坐標信息的。執行完命令之后，Darknet 會在當前目錄下生成一個 result.json 文件，其中包含了測試圖像的置信度、類別、邊框信息等。

{
"/path/to/image1.jpg": [
{
"label": "person",
"confidence": 0.781478,
"topleft": {
"x": 227,
"y": 98
},
"bottomright": {
"x": 307,
"y": 285
}
},
{
"label": "dog",
"confidence": 0.764625,
"topleft": {
"x": 128,
"y": 117
},
"bottomright": {
"x": 519,
"y": 373
}
}
]
}

上述代碼段是 result.json 文件的示例，其中包含了測試圖像的相關信息。我們可以看到，每個圖像對應一個列表，包含了該圖像中所有檢測到的目標的信息。每個目標包含了標簽、置信度和邊框信息等。

通過以上方法，我們可以快速地測試出模型在新數據上的表現，并將結果輸出為 json 格式，以便進一步處理和分析。Darknet 的 json 輸出功能為模型的應用和推廣提供了很大的便利。