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...
3、P-R曲线 precious与recall之间的关系,PR曲线下围城的面积称作AP,所有类别AP的平均值即为mAP。 如果一个学习器的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A和B发生交叉,那性能该如何判断呢?我们可以根据曲线下方的面积大小来进行比较,但更常用的是平衡点F1。平衡点(BEP)是P=R(准...
6. P-R曲线 Precision (正确率)衡量的是模型正面预测的准确性,而Recall(召回率)衡量的是模型正确识别的实际正面案例的比例。精确率和召回率之间通常有一个权衡;例如,增加检测到的对象的数量(更高的召回率)会导致更多的假阳性(更低的精确率)。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...
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 在训...
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。
五、P_curve.png —— 单一类准确率 即置信度阈值 - 准确率曲线图 当判定概率超过置信度阈值时,各个类别识别的准确率。当置信度越大时,类别检测越准确,但是这样就有可能漏掉一些判定概率较低的真实样本。 六、R_curve.png —— 单一类召回率 即置信度阈值 - 召回率曲线图 ...