yolov5模型训练过程中的p_curve精确度突然下降,原因较多,主要是训练过程的问题,或模型结构本身的问题。需...
学习率过大：较大的学习率可能导致模型在优化过程中出现不稳定的行为。当学习率过大时，权重更新可能会...
第四个图:labels width and height(框的长和宽) 4.P_curve(精确率和置信度的关系图) 精确率(查准率):表示被分为正例的示例中实际为正例的比例 解释:设置置信度为某一数值的时候,各个类别识别的精确率。 可以看到,当置信度越大的时候,类别检测的越准确。这也很好理解,只有置信度很大,才被判断是某一类别。...
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, 毫无疑问,我们希望P与R都能到1,即曲线围...
1、P曲线 P_curve.png:准确率precision与置信度confidence的关系图。 【置信度confidence:用来判断边界框内的物体是正样本还是负样本,大于置信度阈值的判定为正样本,小于置信度阈值的判定为负样本即背景。】 画图的代码在yolov5代码的utils文件夹下的metrics.py文件中,代码如下: ...
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 ...
P_curve.png(信度阈值 - 准确率曲线图) Precision-Confidence Curve(PCC)图是一种常用的目标检测结果可视化方式,通过绘制不同置信度下的精度曲线,可以帮助评估检测器的性能和确定阈值。 在PCC图中,横坐标为置信度,纵坐标为精度(也可以是召回率)。曲线的形状和位置可以反映出检测器的性能和稳定性。
P_curve: p曲线,即precision精确率曲线。下方的confidence按照我在吴恩达机器学习中学到的内容,理解为模型求解图片后,对于图片 存在/是 某一类别的对象,给出的可能性、置信度。我们可以设置图片置信度的阈值,判断置信度大于该阈值的图片属于该类别,得到模型对该图片的最终判断,即是某物。那么图片就好理解了,即置信度...
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判断模型的好坏,均是介于0到1之间的数值,其中接近于1表示模型的性能越好,接近于0表示模型的性能越差,为了综合评价目标检测的性能,一般采用均值平均密度map来进一步评估模型的好坏。我们通过设定不同的置信度的阈值,可...
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。