一个理想的PR曲线应该尽可能靠近坐标轴的右上角,表明模型既具有高Precision又具有高Recall。 比较不同模型的PR曲线可以直观地看出它们在性能上的差异. YOLOv11的F1_Curve文件显示了在不同分类阈值下的F1值变化情况,有助于理解模型在不同置信度下的表现. 2.7 曲线下面积(AUC) AUC是指ROC曲线下面积,它可以作为衡量...
(2)ROC曲线 Receiver Operating Characteristic Curve,该曲线的横坐标为假阳性率(False Positive Rate, FPR),N是真实负样本的个数,FP是N个负样本中被分类器预测为正样本的个数。纵坐标为真阳性率(True Positive Rate, TPR) TPR=TP/P 其中,P是真实正样本个数,TP是P个正样本被分类器预测为正样本个数。当绘制...
曲线越靠近右上角,表示模型在预测时能够同时保证高的精确率和高的召回率,即预测结果较为准确。相反,曲线越靠近左下角,表示模型在预测时难以同时保证高的精确率和高的召回率,即预测结果较为不准确。 通常,PR Curve与ROC Curve一同使用,以更全面地评估分类模型的性能。 PR Curve提供了对模型在不同任务下性能表现的...
使用硬件延时搜索的目的是为了加快搜索速度并且更容易搜索到在硬件上加速明显的模型网络。实验数据表明,搜索得到的模型结构,相比于原版模型,在FDDB评测集上的离散ROC曲线AP值(DistROC AP)几乎不变的情况下,体积仅有240KB,压缩了3.3倍。在高通骁龙855 ARMv8处理器上单线程测试加速1.22倍。 图4 BlazeFace的NAS版本硬件...
ROC 曲线分析证实了其有效性。 YOLOv2 [190], 2019 “低分辨率热图像中实时面部特征检测与深度分类模型” 开发了一种方法,通过修改现有的深度分类网络从低分辨率热图像中定位面部特征,实现实时检测。 展示了如何从分类模型中恢复并利用空间信息进行面部特征检测,显著减少了数据集准备时间,同时保持高精度。 自定义深度...
使用硬件延时搜索的目的是为了加快搜索速度并且更容易搜索到在硬件上加速明显的模型网络。实验数据表明,搜索得到的模型结构,相比于原版模型,在FDDB评测集上的离散ROC曲线AP值(DistROC AP)几乎不变的情况下,体积仅有240KB,压缩了3.3倍。在高通骁龙855 ARMv8处理器上单线程测试加速1.22倍。
评价标准和ROC一样,先看是否平滑。一般来说,在同一测试集,上面的比下面的好。当P和R的值接近时,F1值最大,此时画连接(0,0)和(1,1)的线,线和PRC重合的地方的F1是这条线最大的F1,此时的F1对于PRC就好像AUC对于ROC一样。一个数字比一条线更方便调型。 在目标检测任务中,我们通常通过比较模型的PR曲线来...
实验数据表明,搜索得到的模型结构,相比于原版模型,在FDDB评测集上的离散ROC曲线AP值(DistROC AP)几乎不变的情况下,体积仅有240KB,压缩了3.3倍。在高通骁龙855 ARMv8处理器上单线程测试加速1.22倍。 图4 BlazeFace的NAS版本硬件延时搜索过程 新增IoU损失函数,精度再提升1%,不增加预测耗时 PaddleDetection新增IoU(...
可以通过绘制PR曲线(Precision-Recall Curve)和ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)来进一步分析模型的性能。 六、模型部署 评估完成后,我们可以将训练好的模型部署到实际应用场景中。部署方式有多种,如使用Python脚本进行实时检测、将模型集成到Web应用中实现在线检测等。在实际应用中,我们还需要考虑模型的...
5.2 PR曲线图 精确率-召回率(Precision-Recall, PR)曲线是机器学习中评价分类器性能的重要工具,尤其在数据集类别不平衡时比接收者操作特征曲线(Receiver Operating Characteristic, ROC)曲线更为有效。PR曲线描述了精确率(Precision)与召回率(Recall)之间的关系,理想状态下,这两者的值越接近1越好。