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', ...
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(...
2.3 F1分数——F1-score 2.4 可视化文件——events.out.tfevents 2.5 hyp.yaml和opt.yaml 2.6 P曲线——P_curve 2.7 R曲线——R_curve 在深度学习目标检测领域,YOLOv5成为了备受关注的模型之一。训练结束后,对训练结果的仔细分析至关重要。这就涉及到了重要性能的衡量指标。本文将手把手教学如何进行YOLOv5的结...
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...
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...
F1_curve.png:F1分数与置信度之间的关系图。 P_curve.png:准确率(Precision)与置信度之间的关系图。 R_curve.png:召回率(Recall)与置信度之间的关系图。 PR_curve.png:PR曲线,用于评估模型在不同召回率下的准确率。 labels.jpg 和labels_correlogram.jpg:显示训练集标签的统计信息。 result.csv:包含每次迭代的...
根据F1-Confidence Curve图,我们可以分析模型对各类目标的检测性能。曲线图中展示了多个类别的F1分数与置信度阈值之间的关系。在理想情况下,F1曲线会接近顶部左侧,表示即使在较低置信度阈值下也能保持较高的F1分数。我们可以观察到,不同类别的F1分数在置信度阈值变化时展现出不同的趋势,这些趋势揭示了模型在识别各类目...
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赞 回复 转发 赞 收藏 只看楼主 你的回复 回复请先 登录 , 或 注册 深度学习 3363 人聚集在这个小组 加入小组 相关内容推荐 小卖部🍬|浅浅整理🏎️3316和组里熟人 (蹴鞠技校生培育中心小组) ...
F1_Curve这个文件,我们点击去的图片的标题是F1-Confidence Curve它显示了在不同分类阈值下的F1值变化情况。 我们可以这么理解,先看它的横纵坐标,横坐标是置信度,纵坐标是F1-Score,F1-Score在前面我们以及讲解过了,那什么是置信度? 置信度(Confidence)->在我们模型的识别过程中会有一个概率,就是模型判定一个物体...