yolov5 训练模型PR曲线绘制 <!DOCTYPE html> td{text-align: center;} function initChart1() { $('#rt_chart1').height(660); $('#rt_chart1').width(660)
PR_curve.png:PR曲线中的P代表的是precision(精准率),R代表的是recall(召回率),其代表的是精准率与召回率的关系,一般情况下,将recall设置为横坐标,precision设置为纵坐标。PR曲线下围成的面积即AP,所有类别AP平均值即Map results.png,其中包括: ①、Box:YOLO V5使用 GIOU Loss作为bounding box的损失,Box推测为...
1.3 PR曲线 在根据测试集数据评估模型时,得到各特征线性组合后的置信度得分,当确定某阈值后,若得分小于阈值则判为负类,否则为正类,计算出此时的Precision和Recall结果并保存。将阈值从大往小调整得到不同阈值下的Precision和Recall,然后以Recall为横坐标,Precision为纵坐标绘制出P-R曲线图。如果检测器的Precision随着...
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:...
11.绘制PR曲线:绘制精确率-召回率曲线(PR曲线),通过调整目标检测模型的阈值,观察精确率和召回率的变化情况,以选择合适的阈值。 12.对比实验:与其他目标检测算法进行对比实验,包括SSD、Faster R-CNN等。通过对比不同算法的评估结果,可以评估YOLOv5在性能上的优劣。 13.错误分析:分析预测错误的样本,并找出造成错误的...
在训练结束后,我们对模型在测试集上进行了评估,得到了以下结果。下图展示了我们训练的YOLOv5模型在测试集上的PR曲线。可以看到,模型在不同类别上都取得了较高的召回率和精确率,整体表现良好。 综上,我们训练的YOLOv5模型在水果检测数据集上表现良好,具有较高的检测精度和鲁棒性,可以在实际场景中应用。
除了上述的曲线和指标外,还可以通过可视化展示来更直观地了解模型的性能。例如,可以绘制混淆矩阵的热力图、PR曲线等。 混淆矩阵的热力图:用于展示模型在各个类别上的预测情况。 PR曲线(Precision-Recall Curve):用于评估模型在不同召回率下的精确度。 这些可视化展示可以通过seaborn、matplotlib等库来实现。 python import...
通过绘制PR曲线（召回率与精度曲线），计算mAP值。若目录下无曲线图，可能未完成验证过程，可使用特定命令生成。模型使用 在detect.py目录下进行模型应用，执行相关命令以获取检测结果。构建可视化界面 利用pyqt5设计界面，替换window.py文件中的模型地址为你的模型路径，设置GPU（如有）以加快识别速度。运行...
为了更直观地展示实验结果,我们还绘制了PR曲线(Precision-Recall Curve)和ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)。从曲线中可以看出,改进后的算法在不同阈值下均具有更好的性能表现。 实验结果的提升主要归功于以下几点:通过引入注意力机制,模型能够更好地关注到目标区域,从而提高检测的准确率;通过改进锚框生...