一、confusion_matrix.png —— 混淆矩阵 二、F1_curve.png —— F1曲线 三、labels.jpg —— 标签 四、labels_correlogram.jpg —— 体现中心点横纵坐标以及框的高宽间的关系 五、P_curve.png —— 单一类准确率 六、R_curve.png —— 单一类召回率 七、PR_curve.png —— 精确率和召回率的关系图 ...
这时候就看F1这个综合指标了 # 返回所有类别, 横坐标为conf(值为px=[0, 1, 1000] 0~1 1000个点)对应的f1值 f1=[nc, 1000] f1 = 2 * p * r / (p + r + 1e-16) # 用于绘制P-Confidence(F1_curve.png) if plot: plot_pr_curve(px, py, ap, Path(save_dir) / 'PR_curve.png', ...
这是每个类别的F1-Score分数(见F1_curve.png) 这是模型的PR曲线(见PR_curve.png) 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...
因此,R_curve.png可以用于评估模型的整体表现和找到一个合适的阈值,来平衡模型的召回率和精确度。 PR_curve.png —— 精确率和召回率的关系图 PR Curve是Precision-Recall Curve的缩写,表示的是在不同阈值下,精确率与召回率之间的关系曲线。其中精确率(Precision)表示预测为正例的样本中真正为正例的比例,召回率(...
F1_curve F1(F1-score)曲线。F1=2*P*R/(P+R),是P与R的调和平均数,我认为是一种对P与R的综合度量。1最好,0最差。 引用第一个衡量指标:mAP曲线的面积大小。 result: 横坐标为轮数(epoch),纵坐标为各类损失,越小,效果越好些。个人认为box为预测标框与标注标框偏差,obj是图片有无识别出对象偏差,cls为...
求助!yolov5训练不输出F1_curve等怎么办 输出了这些 但是没有F1_curve,confusion_matrix,P_curve,PR_curve等,同时权重也只输出last.pt不输出best.pt
train# 训练模型,输出内容,模型(最好、最新)权重、混淆矩阵、F1曲线、超参数文件、P曲线、R曲线、PR曲线、结果文件(loss值、P、R)等expn expn# 第n次实验数据 confusion_matrix.png# 混淆矩阵 P_curve.png# 准确率与置信度的关系图线 R_curve.png# 精准率与置信度的关系图线 ...
F1_curve是F1-score与置信度之间的关系:F1-score是分类问题的一个衡量指标,可以用于评估模型在检测出所有目标的情况下的精确性和完整性,是精确率precision和召回率recall的调和平均数,介于0,1之间,1是最好,0是最差。 在YOLOv5 的训练过程中,每个训练轮次结束后,会计算出模型在验证集上的 F1-score 值,并将这些...
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...
不知道题主是用来做什么。如果是兴趣爱好的话就大胆尝试，只是数据集要搞得特别大，而且每张电池图片差异...