YOLOv5的R-Curve是用来评估模型在不同置信度阈值下的召回率（Recall）和精度（Precision）之间的关系。通...
在YOLOv5中，R-Curve是指Recall-Confidence曲线，它是用来评估目标检测算法性能的一种常见方法。在R-Curve中，横轴表示置信度阈值，纵轴表示召回率（Recall），每个点表示在不同置信度阈值下的召回率。在理想情况下，当置信度阈值为0时，所有的检测框都会被保留下来，因此召回率应该为1。但是，在实际情况...
另外的话大家还需要安装程序其他所需的包,包括opencv,matplotlib这些包,不过这些包的安装比较简单,直接通过pip指令执行即可,我们cd到yolov5代码的目录下,直接执行下列指令即可完成包的安装。 pip install -r requirements.txt pip install pyqt5 pip install labelme 测试一下 在yolov5目录下执行下列代码 python detect...
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 ...
R_curve: Recall/召回率/查全率曲线。Recall即上面公式图中的TPR对应的Sensitivity:真实值是yes(positive或称正例,即有要检测的类别的单个图片样本)的样本的预测结果正确的比例,正例预测正确的比例。即正例查全的比例。显然,置信度月底,查全率会越高,即不容易漏过有对象的图片。
4.3 P-R curve P-R曲线是以召回率R为横轴,准确率P为纵轴,然后根据模型的预测结果对样本进行排序,把最有可能是正样本的个体排在前面,而后面的则是模型认为最不可能为正例的样本,再按此顺序逐个把样本作为“正例”进行预测并计算出当前的准确率和召回率得到的曲线。
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。
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0.997。 3. 停车位检测识别 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(predict.py)部分的代码如下所示: defpredict(img):img=torch.from_numpy(img).to(device)img=img.half()ifhalfelseimg...
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...
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0.995。 (三)扑克牌识别预测 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(predict.py)部分的代码如下所示: python defpredict(img):img = torch.from_numpy(img).to(device)img = img.half(...