【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: def plot_mc_curve(px, py, save_dir='mc_curve.png', names=(), xlabel='Confidence', ylabel='Me...
1. 准确率(Accuracy):准确率是指模型正确预测的样本数量占总样本数量的比例。 举例:在100张图像中,模型正确地识别了80张图像中的对象,那么准确率为80%。 2. 查准率(Precision):查准率是指模型预测为正例的样本中,真正为正例的样本数量占所有预测为正例的样本数量的比例。 举例:模型预测了20张图像中有猫,但实...
YOLOv5 增加了对实例分割和分类的支持。实例分割(图像分割)是一项计算机视觉任务,识别图像中的对象及其相关形状,不仅要标注出物体位置,还需要标注出物体的外形轮廓。实例分割在检测物体对象大小、从背景中裁剪出对象、检测旋转对象等方面非常有用。YOLOV5 实例分割有五个不同尺寸的模型,其中最小的实例分割模型是yolov5...
而YOLOv5的Neck网络中,采用借鉴CSPnet设计的CSP2结构,从而加强网络特征融合能力。下图展示了YOLOv4与YOLOv5的Neck网络的具体细节,通过比较我们可以发现:(1)灰色区域表示第1个不同点,YOLOv5不仅利用CSP2_\1结构代替部分CBL模块,而且去掉了下方的CBL模块;(2)绿色区域表示第2个不同点,YOLOv5不仅将Concat操作之后的CBL...
【导读】YOLO系列是基于深度学习的回归方法,本文详细介绍了从YOLOv1至最新YOLOv5五种方法的主要思路、改进策略以及优缺点。 YOLO官网: https://github.com/pjreddie/darknet YOLO v.s Faster R-CNN 1.统一网络:YOLO没有显示求取region proposal的过程。Faster R-CNN中尽管RPN与fast rcnn共享卷积层,但是在模型训...
在使用YOLOv5进行目标检测时,评估模型的性能是非常关键的,本文将详细介绍YOLOv5的评估方式。 评估指标 在评估目标检测模型性能时,通常采用以下指标: 1.精度(Accuracy):目标检测算法的精度是指在测试集上预测正确的目标数量与总目标数量之比。可以使用Intersection over Union(IoU)来判断预测框与真实框的重叠程度,从而...
为了进一步提升Yolov5的性能和适应不同的应用场景,量化技术被引入用于减小模型大小和加速推理过程。本文将就Yolov5量化指标进行详细分析,探讨量化对Yolov5模型的影响。 1. 精度(Accuracy) 量化技术的一个重要指标是精度。在量化过程中,为了减小模型的大小和计算量,通常会减少模型的位数,例如从浮点数转换为定点数。这样...
YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. Contribute to ultralytics/yolov5 development by creating an account on GitHub.
本篇文章主要是对YOLOv5项目的验证部分。这个文件之前是叫test.py,后来改为val.py。 在之前我们已经学习了推理部分detect.py和训练部分train.py这两个,而我们今天要介绍的验证部分val.py这个文件主要是train.py每一轮训练结束后,用val.py去验证当前模型的mAP、混淆矩阵等指标以及各个超参数是否是最佳, 不是最佳的...
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone cd yolov5 pip install -r requirements.txt # install 安装各种包 二、准备相关文件进行训练 1.在yolov5文件夹下新建一个文件夹,这里取名为VOCData 2.进入后新建两个文件夹Annotations和images(图中多余是之后生成的) ...