关于YOLOv5的曲线计算公式,这里指的是YOLOv5的损失函数曲线。YOLOv5使用了一种名为CIoU(Centernet IoU)的损失函数,它包含了边界框坐标、目标置信度、分类置信度等多个部分。 CIoU损失函数的计算公式如下: 1.计算中心点偏移量: Δx = (x_true - x_pred) * α Δy = (y_true - y_pred) * α 2.计算...
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 ...
PR曲线的横坐标是精确率P,纵坐标是召回率R。评价标准和ROC一样,先看是否平滑。一般来说,在同一测试集,上面的比下面的好。当P和R的值接近时,F1值最大,此时画连接(0,0)和(1,1)的线,线和PRC重合的地方的F1是这条线最大的F1,此时的F1对于PRC就好像AUC对于ROC一样。一个数字比一条线更方便调型。 在目...
为了考虑到这种权衡,P-R曲线将精度与不同置信度阈值的召回率作了对比。这个指标通过考虑精度-召回曲线下的面积,对精度和召回进行了平衡的评估。 7. AP(average precision 平均精度) 虽然名为平均精度,但AP的计算方法并不是计算Precision的平均值,而是计算每个类别的PR曲线与坐标轴围成的面积,可以用积分的方法进行...
PR_curve: 精确度和召回率的关系曲线。毫无疑问,我们希望R越低越好,P越高越好,但这是矛盾的,前者需要置信度阈值降低,后者需要置信度阈值增高,它们是一对矛盾的性能度量指标。 于是有了PR_curve,精确度和召回率曲线,此处的P为mAP(mean Average Precision),即平均精度, ...
3,P:Precision,精确率 R:Recall,召回率 4,F1:F-Measure,F值,P与R的调和平均 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 ...
yolov5 训练模型PR曲线绘制 <!DOCTYPE html> <html lang="en" xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta charset=
AP(Average Percision):AP为平均精度,指的是所有图片内的具体某一类的PR曲线下的面积(横轴为Recall,纵轴为Precision)。 AP衡量的是对一个类检测好坏,mAP就是对多个类的检测好坏。在多类多目标检测中,计算出每个类别的AP后,再除于类别总数,即所有类别AP的平均值,比如有两类,类A的AP值是0.5,类B的AP值是0.2,...
- Accuracy：预测为正类的正确比例，代表总体分类的正确性。- Precision：预测为正例的正确率，强调精确性。- Recall：检测出的正例占所有正例的比例，衡量模型的漏检情况。- P-R曲线：精度与召回率之间的平衡图，理想情况下，曲线越靠近左上角，性能越好。- AP (Average Precision)：PR曲线下的面积...
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 ...