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...
YOLOv5模型训练完成后，得到的p_curve曲线代表不同置信度阈值下模型的精确度和召回率之间的关系。如果某...
在计算AP时,首先计算Precision-Recall曲线下的面积 (Area Under the Curve, AUC),然后将其作为AP。具体计算公式为: 其中,p(r) 是在召回率 r 处的精确率。 平均精确率 (mAP): mAP是指在所有类别上计算的AP的平均值。它提供了模型在所有类别上的综合性能评估。
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 ...
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 这个图的分析和F1_Curve一样,不同的是关于的是Recall和Confidence之间的关系,可以看出我们随着置信度的越来越高召回率的准确率按理来说是...
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...
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。但这样的话,会漏检一些置信度低的类别。
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: ...
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。但这样的话,会漏检一些置信度低的类别。
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...