这时候就看F1这个综合指标了 # 返回所有类别, 横坐标为conf(值为px=[0, 1, 1000] 0~1 1000个点)对应的f1值 f1=[nc, 1000] f1 = 2 * p * r / (p + r + 1e-16) # 用于绘制P-Confidence(F1_curve.png) if plot: plot_pr_curve(px, py, ap, Path(save_dir) / 'PR_curve.png', ...
需要注意的是,这个平均F1得分可能掩盖了某些类别上的性能问题,因此在实际应用中,我们可能需要对具有较低F1得分的类别进行进一步的分析和优化,比如增加训练样本、调整类别权重或改进模型结构,以提升整体模型的性能。综合考虑,F1-Confidence曲线为我们提供了一个直观的工具,以评估和调整模型的置信度阈值。通过分析这些曲线,...
根据F1-Confidence Curve图,我们可以分析模型对各类目标的检测性能。曲线图中展示了多个类别的F1分数与置信度阈值之间的关系。在理想情况下,F1曲线会接近顶部左侧,表示即使在较低置信度阈值下也能保持较高的F1分数。我们可以观察到,不同类别的F1分数在置信度阈值变化时展现出不同的趋势,这些趋势揭示了模型在识别各类目...
观察上图所示的F1-Confidence曲线,我们可以看到在置信度约为0.466时,F1分数达到了0.94的峰值。这一数值结果表明,该吸烟行为检测模型在折中选择召回率和精确度时,实现了相当高的性能水平。在这个置信度阈值下,模型不仅准确地识别出了大多数的吸烟行为,同时也维持了较低的误报率。 曲线的形状表明,在置信度较低的阈值...
R_curve.png(信度阈值 - 召回率曲线图) Recall-Confidence Curve (RCC)图是目标检测中用于评估算法性能的一种方法。它是在不同置信度阈值下,召回率的变化情况的可视化表示。 通常情况下,我们希望算法能够在高召回率的同时保持较高的精度。 当RCC图中的曲线在较高的置信度水平下具有较高的召回率时,说明算法在检...
观察上图所示的F1-Confidence曲线,我们可以看到在置信度约为0.466时,F1分数达到了0.94的峰值。这一数值结果表明,该吸烟行为检测模型在折中选择召回率和精确度时,实现了相当高的性能水平。在这个置信度阈值下,模型不仅准确地识别出了大多数的吸烟行为,同时也维持了较低的误报率。
F1_curve.png(F1曲线) 表示是置信度confidence与F1之间的关系曲线。一般来说,置信度阈值(该样本被判定为某一类的概率阈值)较低的时候,很多置信度低的样本被认为是真,召回率高,精确率低;置信度阈值较高的时候,置信度高的样本才能被认为是真,类别检测的越准确,即精准率较大(只有confidence很大,才被判断是某一类别...
F1_curve.png(F1曲线) 表示是置信度confidence与F1之间的关系曲线。一般来说,置信度阈值(该样本被判定为某一类的概率阈值)较低的时候,很多置信度低的样本被认为是真,召回率高,精确率低;置信度阈值较高的时候,置信度高的样本才能被认为是真,类别检测的越准确,即精准率较大(只有confidence很大,才被判断是某一类别...
综合分析,该F1-Confidence曲线图为我们提供了模型性能的直观展示,并帮助我们理解在不同置信度阈值下模型表现的变化。在这个案例中,模型在置信度阈值为0.379时达到0.87的F1分数,这是一个优秀的结果,表明模型在这个阈值下对木材缺陷的检测既准确又可靠。然而,为了适应不同的实际应用场景,我们可能需要根据具体情况来调整置...
调和平均常用于计算平均速率,在固定距离下,所花时间就是平均速率,这和数据成倒数关系,而F1 Measure也同样是这样的数据特性,在固定TP的情况下,有不同的分母,所以这里使用调和平均较为适当。 四、检测结果出来的图怎么看? 1、P曲线 P_curve.png:准确率precision与置信度confidence的关系图。