第二个衡量指标:宏观上一般训练结果主要观察精度和召回率波动情况,波动不是很大则训练效果较好;如果训练比较好的话图上呈现的是稳步上升。 10.小感悟 Q1:在学习YOLOv5训练结果分析的过程中突然有了一个疑问:train.py不就是训练训练图片,怎么会涉及到精确率的问题? 解释:在训练过程中,有一步会生成训练集(train.tx...
第二个衡量指标:宏观上一般训练结果主要观察精度和召回率波动情况,波动不是很大则训练效果较好;如果训练比较好的话图上呈现的是稳步上升。 10.小感悟 Q1:在学习YOLOv5训练结果分析的过程中突然有了一个疑问:train.py不就是训练训练图片,怎么会涉及到精确率的问题? 解释:在训练过程中,有一步会生成训练集(train.tx...
last.pt的权重可能对应于训练过程中的最后一个时刻或指定的检查点。 这两个文件对于训练过程的管理和模型权重的保存非常重要。在模型训练结束后,可以使用这些权重文件来进行推断、评估或继续训练。 值得注意的是:在恢复训练时,通常应该使用last.pt作为初始权重。这是因为last.pt保存了模型在训练结束时的权重状态,而这...
yolov5训练后会产生runs文件夹,其中的train文件夹中的exp文件夹里存放的即是训练后模型的各种信息,里面的weights文件夹即放置模型权重参数,其余的文件即为各种性能指标信息。 目录 一、confusion_matrix.png —— 混淆矩阵 二、F1_curve.png —— F1曲线 三、labels.jpg —— 标签 四、labels_correlogram.jpg —...
第二个衡量指标:宏观上一般训练结果主要观察精度和召回率波动情况,波动不是很大则训练效果较好;如果训练比较好的话图上呈现的是稳步上升。 10.小感悟 Q1:在学习YOLOv5训练结果分析的过程中突然有了一个疑问:train.py不就是训练训练图片,怎么会涉及到精确率的问题?
voc2007数据集下的结果评价: 权重文件为:yolov5m。我只训练了10轮 零、目标检测性能指标 检测精度检测速度Precision,Recall,F1 score前传耗时IoU(Intersection over Union)每秒帧数 FPS(Frames Per Sencond)P-R curve浮点运算量(FLOPS)AP、mAP 检测速度
在YOLOv5的训练结果中,confusion_matrix.png文件是一个混淆矩阵的可视化图像,用于展示模型在不同类别上的分类效果(我这个就是一个fire的单类,所以看得不明显)。 混淆矩阵是一个n×n的矩阵,其中n为分类数目,矩阵的每一行代表一个真实类别,每一列代表一个预测类别,矩阵中的每一个元素表示真实类别为行对应的类别,...
以YOLOv5s 版本为基准网络,基准网络及相关对比试验在训练过程控制超参数一致,主要超参数设置如下表所示。 表中lr0 为初始学习率,lrf×lr0 为学习率 cosine 衰减的最小值,训练 200 轮的学习率衰减如下图所示。 训练过程 loss 变化及 map 评价指标如下图所示,边界框回归、目标回归、分类回归损失均降至基本平稳,...
每秒帧数FPS (Frames Per Second): 每秒钟能处理的图像数量,越高越好。 浮点运算量(FLOPS):处理一张图像所需要的浮点运算数量,跟具体软硬件没有关系,可以公平地比较不同算法之间的检测速度。 参考: YOLO-V5训练结果的分析与评价:https://blog.csdn.net/weixin_45751396/article/details/126726120...
2)训练数据占总数据的比例过小,增加数据的训练量 3. loss值不再变小就说明训练好了 四、yolov5训练结果(train文件)分析 1. confusion_matrix.png(混淆矩阵) 混淆矩阵能对分类问题的预测结果进行总结,显示了分类模型的在进行预测时会对哪一部分产生混淆。