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...
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...
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 ...
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。...
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...
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。
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 ...
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...
P_curve:准确率和置信度的关系图 该图描述随着置信度阈值的增加,P值的变化;置信度设为某一数值的时候,各个类别识别的准确率。 R_curve:召回率和置信度的关系 当设置置信度为某一数值的时候,各个类别的查全的概率。 PR_curve 精度和召回率的关系图,而是是有些矛盾存在的。精度越高,召回率越低,理想情况是(1...
·P-R curve (Precison-Recall curve) ·AP (Average Precision) .mAP (mean Average Precision) 检测速度 ·前传耗时 ·每秒帧数FPS(Frames Per Second) ·浮点运算量(FLOPS) F1值的计算: 判断模型框的准不准,指标IOU: An loU of 1 implies that predicted and the ground-truth bounding boxes perfectly ov...