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的结果分析和重要性能指标的参考,以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。 我们将重点...
YOLO v5原算法和改进后的算法网络在测试集上的P-R曲线如图8所示。 图8 P-R曲线示意图 由图8得,在改进后的YOLO v5算法测试所得的P-R曲线中,随着召回率的增加,各个类别以及总类别的精确率下降趋势更快,改进的YOLO v5算法针对每个类别以及总类别的P-R曲线面积更大,曲线收敛效果更好,显然其对小目标的检测具有...
我们通过设定不同的置信度的阈值,可以得到在模型在不同的阈值下所计算出的p值和r值,一般情况下,p值和r值是负相关的,绘制出来可以得到如下图所示的曲线,其中曲线的面积我们称AP,目标检测模型中每种目标可计算出一个AP值,对所有的AP值求平均则可以得到模型的mAP值。以下是模型的P-R曲线 3. 跌倒检测识别 在...
总之,labels_correlogram是一种有用的工具,可以帮助我们更好地理解目标检测算法在训练过程中的行为和表现,以及评估算法的性能和数据集的质量。 P_curve 这个图的分析和F1_Curve一样,不同的是关于的是Precision和Confidence之间的关系,可以看出我们随着置信度的越来越高检测的准确率按理来说是越来越高的。 R_curve ...
我们通过设定不同的置信度的阈值,可以得到在模型在不同的阈值下所计算出的p值和r值,一般情况下,p值和r值是负相关的,绘制出来可以得到如下图所示的曲线,其中曲线的面积我们称AP,目标检测模型中每种目标可计算出一个AP值,对所有的AP值求平均则可以得到模型的mAP值。以下是模型的P-R曲线 ...
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 ...
P-R曲线通常是提取不同置信度阈值下的召回率和精确率,并将其绘制成曲线。曲线的斜率代表了在不同召回率下的精确率,而曲线下的面积代表了AP值。 AP值越高,意味着算法在不同类别上的性能越好。当目标检测任务有多个类别时,AP值可以计算出每个类别的平均精度。对于多类别目标检测,常计算每个类别的AP值并进行平均,...
P-R曲线是以召回率R为横轴,准确率P为纵轴,然后根据模型的预测结果对样本进行排序,把最有可能是正样本的个体排在前面,而后面的则是模型认为最不可能为正例的样本,再按此顺序逐个把样本作为“正例”进行预测并计算出当前的准确率和召回率得到的曲线。
- 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...
我们通过设定不同的置信度的阈值,可以得到在模型在不同的阈值下所计算出的p值和r值,一般情况下,p值和r值是负相关的,绘制出来可以得到如下图所示的曲线,其中曲线的面积我们称AP,目标检测模型中每种目标可计算出一个AP值,对所有的AP值求平均则可以得到模型的mAP值。