train训练得出的P\R\map全部为0 上网寻找寻找答案,大部分给出的原因解释如下: ①文件夹格式(名称和架构)有问题,这属于基本内容,不应该出错的。 ②pytorch和cuda版本不对应。关于这部分可以参考链接:https://blog.csdn.net/jhsignal/article/details/111401628 和 https://www.jian
YOLOV5训练时MAP、R、P值为0,测试时无检验框问题引出: 今天帮一个大三的学生,跑yolov5,首先我观察他电脑的配置:显卡是GTX1650,进入英伟达控制面板发现他最高支持的cuda版本的是11.7,便给他装了11.6的cuda和cudnn,但是训练的过程中,发现出现了一段警告,警告的内容为:...
其中,p(r) 是在召回率 r 处的精确率。 平均精确率 (mAP): mAP是指在所有类别上计算的AP的平均值。它提供了模型在所有类别上的综合性能评估。 下面是一个简单的例子,假设我们有一个目标检测模型,在三个类别上进行了评估(猫、狗、鸟),每个类别的AP分别为0.8、0.7和0.6。那么mAP为: 这意味着该模型在这三...
[W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (function pthreadpool) [W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (function pthreadpool) [W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (function pthr...
六、R_curve.png —— 单一类召回率 即置信度阈值 - 召回率曲线图 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)。 七、PR_curve.png —— 精确率和召回率的关系图 PR曲线体现精确率和召回率的关系。 mAP 是 Mean Average Precision 的缩写,即 均值平均精度。可以看到:精度越高,召回率...
PR曲线中的P代表的是precision(精准率),R代表的是recall(召回率),其代表的是精准率与召回率的关系,⼀般情况下,将recall设 置为横坐标,precision设置为纵坐标。PR曲线下围成的⾯积即AP,所有类别AP平均值即Map 如果其中⼀个学习器的PR曲线A完全包住另⼀个学习器B的PR曲线,则可断⾔A的性能优于B。但是...
六、R_curve.png —— 单一类召回率 即置信度阈值 - 召回率曲线图 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)。 七、PR_curve.png ——精确率和召回率的关系图 PR曲线体现精确率和召回率的关系。 mAP 是 Mean Average Precision 的缩写,即 均值平均精度。可以看到:精度越高,召回率越...
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。
F1 = 2 * P * R /( P + R ) 1.6 AP (Average Precision): 平均精度 含义:PR曲线下面的面积,通常来说一个越好的模型,AP值越高 1.7 mAP(mean Average Precision):均值平均精度 含义:即各个类别AP的平均值 用于表达多类标签预测的性能,如AP一样,mAP越高,性能越好。
P&R&P-R&F1_curve 准确率Precision:(检测的准不准确)检测的效果好不好,检测到的区域是不是都为正确区域。P=TP/TP+FP 理想值:1 召回率Recall:(检测的全不全面)该检测到的区域是不是都检测到了。R=TP/TP+FN;FN是该检测到但是没有检测出的区域。