1.3 PR曲线 1.4 AP与mAP 2. 训练结果评价 2.1权重文件夹——weights 2.2 混淆矩阵——Confusion Matrix 2.3 F1分数——F1-score 2.4 可视化文件——events.out.tfevents 2.5 hyp.yaml和opt.yaml 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...
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 ...
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...
前言 0、导入需要的包 1、fitness 2、ap_per_class、compute_ap 2.1、ap_per_class 2.2、compute_ap 3、ConfusionMatrix 4、bbox_iou 5、box_iou 6、wh_iou 7、plot_pr_curve 8、plot_mc_curve 总结 前言 源码: YOLOv5源码. 注释版全部项目文件已上传至GitHub: yolov5-5.x-annotations. ...
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 seaborn as sns import numpy as np # 绘制混淆矩阵的热力图 plt....
以PR-curve为例,可以看到我们的模型在验证集上的均值平均准确率为0.974。 (三)犬种检测识别系统 运行文件目录下的testPicture,执行得到的结果如下图所示,图中犬种的种类和置信度值都标注出来了,预测速度较快。基于此模型我们可以将其设计成一个带有界面的系统,在界面上选择图片、视频或摄像头然后调用模型进行检测。
这是每个类别的F1-Score分数(见F1_curve.png) 这是模型的PR曲线(见PR_curve.png) 这是混淆矩阵(见confusion_matrix.png): (8)常见的错误 YOLOv5 BUG修复记录 项目安装教程请参考:项目开发使用教程和常见问题和解决方法 项目不要出现含有中文字符的目录文件或路径,否则会出现很多异常!!! 4. Python...
以PR-curve为例,可以看到我们的模型在验证集上的均值平均准确率为0.546。从训练结果和数据集进行分析,存在一定干扰样本,部分数据集图像中的垃圾相互遮盖,垃圾存在的环境复杂多变,很容易造成模型误检。 3.智能生活垃圾检测 在训练完成后得到最佳模型,接下来我们将帧图像输入到这个网络进行预测,从而得到预测结果,预测方法...
以PR-curve为例,可以看到我们的模型在验证集上的均值平均准确率为0.755。 (二)预测过程 执行predict.py得到的结果如下图所示,图中动物的种类和置信度值都标注出来了,预测速度较快。基于此模型我们可以将其设计成一个带有界面的系统,在界面上选择图片、视频或摄像头然后调用模型进行检测。
根据提供的PR曲线图,我们可以对YOLOv8模型在夜间车辆检测任务上的性能进行专业分析。 首先,PR曲线图上的每条曲线代表了模型在特定类别上的性能,曲线下方的面积(Area Under Curve, AUC)可以视为该类别检测准确性的综合指标。在此图中,我们看到“car”类别的曲线(橙色)位于其他类别之上,且曲线下的面积较大,显示了...