3、ConfusionMatrix 这个代码的官方解释关于TP、FP、FN的解释和我学到的理解不一样,不知道为什么?比如TP不是应该是Positvie(iou>threshold) 而且还检测正确(pred class=gt class)才可以吗,它这里iou>threshold就是TP,不是很奇怪吗?所以关于这部分代码的理解只是我个人的理解,如果有任何不同的意见欢迎下面讨论。
cat((labels[:, 0:1], tbox), 1) # native-space labels correct = process_batch(predn, labelsn, iouv, im[si]) if plots: confusion_matrix.process_batch(predn, labelsn)计算map@0.5的计算基本原理是:给定一个阈值数组,从0.5-0.95每间隔0.05,生成一共10个数据 获取预测结果和标注,计算预测框和gt...
这是混淆矩阵(见confusion_matrix.png): (8)常见的错误 YOLOv5 BUG修复记录 项目安装教程请参考:项目开发使用教程和常见问题和解决方法 项目不要出现含有中文字符的目录文件或路径,否则会出现很多异常!!! 4. Python版本手部检测效果 demo.py文件用于推理和测试模型的效果,填写好配置文件,模型文件以及测试图片即可运行...
现在来看YOLOv5输出的混淆矩阵代码部分,代码主要位于metrics.py的ConfusionMatrix类中。 classConfusionMatrix: # Updated version of https://github.com/kaanakan/object_detection_confusion_matrix def__init__(self,nc,conf=0.25,iou_thres=0.45): """ params nc: 数据集类别...
现在来看YOLOv5输出的混淆矩阵代码部分,代码主要位于metrics.py的ConfusionMatrix类中。 代码语言:javascript 复制 classConfusionMatrix:# Updated versionofhttps://github.com/kaanakan/object_detection_confusion_matrix def__init__(self,nc,conf=0.25,iou_thres=0.45):""" ...
PR_curve.png , F1_curve.png , P_curve.png , R_curve.png , confusion_matrix.png 分别是对训练得到的模型结果的测评图。 6. results.csv 文件代码来源 #开始训练forepochinrange(start_epoch, epochs):#epoch ---一个epoch开始---...fori, (imgs, targets, paths, _)inpbar:#batch ---一个ba...
import torch from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.datasets import LoadImagesAndLabels from utils.metrics import ap_per_class, accuracy, precision, recall, f1_score, confusion_matrix # 加载模型 model = attempt_load('path/...
这是混淆矩阵(见confusion_matrix.png): (8)常见的错误 YOLOv5 BUG修复记录 项目安装教程请参考:项目开发使用教程和常见问题和解决方法 项目不要出现含有中文字符的目录文件或路径,否则会出现很多异常!!! 4. Python版本手部检测效果 demo.py文件用于推理和测试模型的效果,填写好配置文件,模型文件以及测试图片即可运行...
confusion_matrix.png :列代表预测的类别,行代表实际的类别。其对角线上的值表示预测正确的数量比例,非对角线元素则是预测错误的部分。混淆矩阵的对角线值越高越好,这表明许多预测是正确的。 上图是吸烟检测检测训练,有图可以看出 ,分别是抽烟和background FP。该图在每列上进行归一化处理。则可以看出抽烟检测预测...
auc_value,auc_op分别依赖于values,auc_ops。这两个值由_confusion_matrix_at_thresholds生成。部分代码如下: """values={}#line1update_ops={}#line2update_ops['tp']=state_ops.assign_add(true_p,math_ops.reduce_sum(is_true_positive,1))#line3values['tp']=true_p#line4# 说明:line3把增量加...