Precision和Recall往往是一对矛盾的性能度量指标;及一个的值越高另一个就低一点。 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...
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...
一、confusion_matrix.png —— 混淆矩阵 二、F1_curve.png —— F1曲线 三、labels.jpg —— 标签 四、labels_correlogram.jpg —— 体现中心点横纵坐标以及框的高宽间的关系 五、P_curve.png —— 单一类准确率 六、R_curve.png —— 单一类召回率 七、PR_curve.png —— 精确率和召回率的关系图 ...
""" ( self.p, self.r, self.f1, self.all_ap, self.ap_class_index, self.p_curve, self.r_curve, self.f1_curve, self.px, self.prec_values, ) = results @property def curves(self): """Returns a list of curves for accessing specific metrics curves.""" return [] @property def ...
F1_curve.png:F1分数与置信度(x轴)之间的关系。F1分数是分类的一个衡量标准,是精确率和召回率的调和平均函数,介于0,1之间。越大越好。 TP:真实为真,预测为真; FN:真实为真,预测为假; FP:真实为假,预测为真; TN:真实为假,预测为假; 精确率(precision)=TP/(TP+FP) ...
F1_curve是F1-score与置信度之间的关系:F1-score是分类问题的一个衡量指标,可以用于评估模型在检测出所有目标的情况下的精确性和完整性,是精确率precision和召回率recall的调和平均数,介于0,1之间,1是最好,0是最差。 在YOLOv5 的训练过程中,每个训练轮次结束后,会计算出模型在验证集上的 F1-score 值,并将这些...
6.F1_curve.png F1曲线,被定义为查准率和召回率的调和平均数最大为1,其中1是最好,0是最差。蓝色线是本次训练的模型,它在置信度为0.392时,F1分数最高为0.89 7.labels.jpg 第一个图是训练集得数据量,每个类别有多少个 第二个图是框的尺寸和数量 ...
F1_curve.png: F1值是precision与recall的调和均值, 即 PR_curve.png: 2.vals: 保存了验证结果,路径下各文件为:confusion_matrix PR_curves val_batch_labels and val_batch_pred: 验证batch真实标注和预测结果3.detects: 保存了测试结果,为测试集中每一个输入的标注图像文件和标注框信息txt文件(class,x,y,w...
F1_curve.png:F1分数与置信度(x轴)之间的关系。F1分数是分类的一个衡量标准,是精确率和召回率的调和平均函数,介于0,1之间。越大越好。 TP:真实为真,预测为真; FN:真实为真,预测为假; FP:真实为假,预测为真; TN:真实为假,预测为假; 精确率(precision)=TP/(TP+FP) ...
输出了这些 但是没有F1_curve,confusion_matrix,P_curve,PR_curve等,同时权重也只输出last.pt不输出best.pt赞 回复 转发 赞 收藏 只看楼主 你的回复 回复请先 登录 , 或 注册 深度学习 3363 人聚集在这个小组 加入小组 相关内容推荐 小卖部🍬|“Very cool that Lewis will be my new teammat... (...