(红色曲线代表,人为的方式将PR曲线变成单调递减,使得计算面积更容易。) AP(Average Percision):AP为平均精度,指的是所有图片内的具体某一类的PR曲线下的面积(横轴为Recall,纵轴为Precision)。 AP衡量的是对一个类检测好坏,mAP就是对多个类的检测好坏。在多类多目标检测中,计算出每个类别的AP后,再除于类别总数,...
训练完成后,该模型在测试集上的表现如下: 表1 Backbone使用Yolov5s在测试集上的结果 Backbone:MobileNetV3-Small 训练过程中类别损失、置信度损失、边框位置损失的曲线变化图如下: 图6 从左至右依次为类别损失、置信度损失、边框损失的曲线图 下图为训练过程中各类别的precision,recall和PR曲线图: 图7 从左至右依...
我们通常用PR曲线来体现精确率和召回率的关系,本文训练结果的PR曲线如下。mAP表示Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积,m表示平均,@后面的数表示判定iou为正负样本的阈值。mAP@.5:表示阈值大于0.5的平均mAP,可以看到本文模型目标检测的mAP@0.5值为0.62,结果还是可以的。 模型验证集上的评估结果如下: 4. 使用...
在深度学习模型的评估过程中,精确度-召回率(Precision-Recall,简称PR)曲线是衡量模型性能的重要工具,特别是在目标检测任务中,它能够揭示模型对于不同类别目标检测能力的细致情况。根据提供的PR曲线图,我们可以对YOLOv8模型在障碍物检测任务上的性能进行专业分析。 PR曲线图中每条曲线代表一个类别的性能,曲线下的面积(AU...
PR曲线是衡量目标检测模型性能的重要工具之一,它揭示了模型在不同召回率水平下的精度表现。在目标检测任务中,我们追求高精度与高召回率的平衡,这意味着我们希望模型不仅能够准确地检测出尽可能多的正样本,同时保持较低的误报率。 从曲线图中可以看到,对于条形码和二维码的检测,模型表现出了相当高的精度。在图中,...
PR CURVES仪表盘显示的是随时间变化的PR曲线,其中precision为横坐标,recall为纵坐标。训练模型时,经常需要在查准率和查全率之间权衡,PR曲线能够帮助我们找到这个权衡点。 3.9 profile tensorboard的配置文件仪表盘,该仪表盘上包含了一套TPU工具,可以帮助我们调试、优化tensorflow代码,以便更好地利用TPU资源。目前只有在Google...
yolov5pr曲线计算公式 YOLOv5(You Only Look Once version 5)是一种实时目标检测算法。关于YOLOv5的曲线计算公式,这里指的是YOLOv5的损失函数曲线。YOLOv5使用了一种名为CIoU(Centernet IoU)的损失函数,它包含了边界框坐标、目标置信度、分类置信度等多个部分。 CIoU损失函数的计算公式如下: 1.计算中心点偏移量:...
这是模型的PR曲线 这是混淆矩阵: 4. 手势识别测试效果 demo.py文件用于推理和测试模型的效果,填写好配置文件,模型文件以及测试图片即可运行测试了 测试图片 image_dir='data/HaGRID-test' # 测试图片的目录 weights="runs/yolov5s_640/weights/best.pt" # 模型文件 ...
如果您对训练结果有疑问,我们建议您提供尽可能多的信息(如果您希望得到有用的响应),包括结果图(列车损失、价值损失、P、R、mAP)、PR 曲线、混淆矩阵、训练镶嵌、测试结果和数据集统计图像,例如标签.png。所有这些都位于您的目录中,通常为.project/nameyolov5/runs/train/exp ...