模型结构不适合问题：如果在训练过程中某个类别的精确度始终表现不佳，可能是因为模型结构不适合解决问题。
额，YoloV5模型训练完成之后得到的p_curve曲线某一个类别的精确度突然暴跌可能是由于以下原因之一：数据不...
当置信度越小的时候,类别检测的越全面(不容易被漏掉,但容易误判)。 PR_curve.png(PR曲线) PR曲线表示体现精确率和召回率的关系,其中细线代表每个类别的PR曲线,粗线代表所有类别平均PR曲线。 P代表的是precision(精准率),R代表的是recall(召回率)。一般情况下,将recall设置为横坐标,precision设置为纵坐标。PR曲线...
对于二分类器,我的理解是:即便是有多个目标,因为在P_curve和R_curve中,每一类都有一条自己对应的曲线,所以在计算每一类的时候(比如鱼),鱼就是正例,其余的不管有多少类通通归为负例。 7.PR_curve(精确率和召回率的关系图) mAP (Mean Average Precision),即均值平均精度。 mAP是所有类别AP的均值,AP由精确率...
P_curve: p曲线,即precision精确率曲线。下方的confidence按照我在吴恩达机器学习中学到的内容,理解为模型求解图片后,对于图片 存在/是 某一类别的对象,给出的可能性、置信度。我们可以设置图片置信度的阈值,判断置信度大于该阈值的图片属于该类别,得到模型对该图片的最终判断,即是某物。那么图片就好理解了,即置信度...
P_curve: p曲线,即precision精确率曲线。下方的confidence按照我在吴恩达机器学习中学到的内容,理解为模型求解图片后,对于图片 存在/是 某一类别的对象,给出的可能性、置信度。我们可以设置图片置信度的阈值,判断置信度大于该阈值的图片属于该类别,得到模型对该图片的最终判断,即是某物。那么图片就好理解了,即置信度...
1. P_curve (precise) 2. R_curve recall(真实为positive的准确率),即正样本有多少被找出来了(召回了多少)。 召回率(查全率)和置信度的关系图。 意思就是,当我设置置信度为某一数值的时候,各个类别查全的概率。可以看到,当置信度越小的时候,类别检测的越全面。
1、P曲线 P_curve.png:准确率precision与置信度confidence的关系图。 【置信度confidence:用来判断边界框内的物体是正样本还是负样本,大于置信度阈值的判定为正样本,小于置信度阈值的判定为负样本即背景。】 画图的代码在yolov5代码的utils文件夹下的metrics.py文件中,代码如下: ...
五、P_curve.png —— 单一类准确率 即置信度阈值 - 准确率曲线图 当判定概率超过置信度阈值时,各个类别识别的准确率。当置信度越大时,类别检测越准确,但是这样就有可能漏掉一些判定概率较低的真实样本。 六、R_curve.png —— 单一类召回率 即置信度阈值 - 召回率曲线图 ...
9.P_curve.png(置信度阈值 - 准确率曲线图) 横坐标为置信度,纵坐标为精度(也可以是召回率)。曲线的形状和位置可以反映出检测器的性能和稳定性。 10.PR_curve.png(精确率和召回率的关系图) 改图表示不同阈值下,精确率与召回率之间的关系曲线。