(1) # AP@0.5, AP@0.5:0.95 mp, mr, map50, map = p.mean(), r.mean(), ap50.mean(), ap.mean() # 修改后 ap50, ap75, ap = ap[:, 0], ap[:, 5], ap.mean(1) # AP@0.5, AP@0.75, AP@0.5:0.95 mp, mr, map50, map75, map = p.mean(), r.mean(), ap50.mean()...
map_location=device)['model']).to(device).eval()# Set Dataloader设置数据加载器vid_path, vid_w...
召回率(R): 0.662(所有类别的平均值) mAP50 (IoU 0.5的平均精度):0.712(所有类别的平均值) mAP50-95: 0.4(所有类别的平均值) 使用FastAPI进行模型推理 下面是一个最简单的项目目录结构模板: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ├──README.md ├── main.py # The main program ├─...
mAP50 (IoU 0.5的平均精度):0.712(所有类别的平均值) mAP50-95: 0.4(所有类别的平均值) 使用FastAPI进行模型推理 下面是一个最简单的项目目录结构模板: ├── README.md ├── main.py # The main program ├── model │ ├── __init__.py │ └── best.pt # Custom training model ├─...
mAP50:是指平均精确度(mean Average Precision)的值,其中计算的是检测模型在IoU(Intersection over Union)阈值为0.5时的平均精确度。 mAP50-95: mAP50-95是指在计算平均精确度时,使用IoU阈值从0.5到0.95的范围进行计算,然后取平均值。这个指标可以更全面地评估检测模型在不同IoU阈值下的表现。
YOLO的卷积层采用32这个值来下采样图片,所以通过选择416*416用作输入尺寸最终能输出一个13*13的Feature Map。使用Anchor Box会让精确度稍微下降,但用了它能让YOLO能预测出大于一千个框,同时recall达到88%,mAP达到69.2%。 Dimension clusters(聚类提取先验框的尺度信息)...
不同类别组成的pr曲线不同,把不同类别的pr曲线取平均值就得到了MAP值,是一个较为综合性的指标。 下图为50次训练过程当中map值的变化,最终达到0.9047。 这里注意一点:此图选择的iou阈值是0.5,(即真实框与预测框的交并比为0.5,如果大于阈值0.5就是正确,小于0.5就是错误)。如若指标是mAP-0.5:0.95则表示的是从阈值...
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。 mAP@.5 当IoU为0.5时的mAP。 mAP@.5 : .95 当IoU为range(0.5 : 0.95 : 0.05)时的mAP的平均数。 1.8 F1-score与 F值(F-Measure) ...
由图 10可以看到, 本文算法mAP值收敛更快, 在约20个轮次时即可达到90%左右, 而原YOLOv5s算法需要50个轮次后方能达到同样水平。这是由于本文引入的CA机制给予侧重的坐标位置特征更大的权重, 使得算法在迭代时更具方向性, 收敛更快, 结合BiFPN结构可更有效地提取特征并进行融合, 故本文算法收敛过程较原算法更为...
召回率的高值和稳定性表明模型能够识别出大部分正类样本,没有大量遗漏。mAP50的提高表明模型在IoU阈值为0.5时的检测性能良好。而mAP50-95作为一个更严格的指标,反映了模型在不同IoU阈值下的平均表现,其持续的上升趋势表明模型对目标的定位越来越精确。 F1分数作为评价模型准确性的关键指标,综合反映了精确度和召回率...