5,PR图:横坐标是R值,纵坐标是P指,曲线表示当召回率为R时,精确率P的大小 6,AP:以某种方式计算AP值来表示PR图的面积 7,mAP:每个类的AP值的平均数,用于表示多类标签预测的性能,如AP一样,mAP越高,性能越好 8,weigths:指的是训练好的网络模型,用来初始化网络权重 9,cfg:网络结构 10,data:训练数据路径 11...
mAP就是Mean Average Precision,计算如下,计算每一个没别的AP进行求平均值处理就是mAP。 F1_Curve 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,...
分类 P R mAP0.5 总体 0.892 0.919 0.906 人体 0.856 0.914 0.897 头 0.893 0.913 0.901 安全帽 0.927 0.929 0.919 1.YOLO v5训练自己数据集教程 使用的数据集:Safety-Helmet-Wearing-Dataset ,感谢这位大神的开源数据集! 本文结合 YOLOv5官方教程 来写 环境准备 首先确保自己的环境: Python>=3.7 Pytorch==1.5...
YOLOv5提供了大量的信息包括训练损失, 验证损失, 精确率(P), 召回率(R), mAP等可视化结果, 包括PR曲线(PR curve), 混淆矩阵(confusion matrix, 马赛克训练, 测试结果等数据集统计图像。这些信息的图像所在目录是yolov5/runs/Train/exp 1 数据集方面 1.1.1每个类别的图像 每个类别的图像张数大于1500张 1.1.2 ...
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.jianshu.com/p/c184e270b8d4 ...
这个函数用于计算每一个类在10个IOU阈值下的AP指标(average precision) 绘制P-R、P-conf、R-conf、F1-conf曲线等。 def ap_per_class(tp, conf, pred_cls, target_cls, plot=False, save_dir='.', names=()): """用于val.py中计算每个类的mAP 计算每一个类的AP指标(average precision)还可以 绘制...
一般我们会接触到两个指标，分别是召回率recall和精度precision，两个指标p和r都是简单地从一个角度来...
P-R curve(Precision-Recall curve)(精度召回曲线) AP(Average Precision)(*均正确率) mAP(mean Average Precision)(*均精度均值) FPS(Frames Per Second)(每秒传输帧率) 4.1 Precision, Recall, F1 score 我们将预测情况与实际情况作为两个维度进行考虑,其中预测会有两种结果,也即为Positive(肯定...
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@ all 125 227 0.655 0.515 0.587 0.41 25 epochs completed in 0.190 hours. Optimizer stripped from runs/train/results_4/weights/last.pt, 14.5MB Optimizer stripped from runs/train/results_4/weights/best.pt, 14.5MB ...
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...