因为使用的是 yolov5 ,所以测试集的标记数据和训练集一样都是 txt 格式的标注数据 1 <x_center> <y_center> <width> <height> 3、将预测数据和标注数据匹配 一个测试图中可能存在好几个目标物,那预测数据和标注数据中就会存在好几个标注框,计算两个框的交集面积,交集面积最大的两个框才是互相匹配的。
精确率(Precision)是指模型预测出的正例中,真正例的比例。它的计算公式为: Precision = TP / (TP + FP) 召回率(Recall)是指模型正确地检测出的正例占所有正例的比例。它的计算公式为: Recall = TP / (TP + FN) 那么,如何计算预测数据的精确率和召回率呢? 其次,根据上述定义的TP、FP和FN数量,即可计算...
YOLOV5——计算预测数据的精确率（precision）和召回率 （recall）1、预测数据 使⽤ yolov5 预测输出的是带标记框的图⽚，所以需要先将预测的数据输出为⽂本格式，如json。 可以参考我之前的博客 json⽂件格式如下图 [{ "name":"01_05_0002.jpg","category":"1","bbox":[3550,1813,4106,...