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...
换句话说，YOLOv5的召回率分子的TP只有斜对角线上的值，检测出来但分类错误依然被视作FN，因此，自己计...
换句话说，YOLOv5的召回率分子的TP只有斜对角线上的值，检测出来但分类错误依然被视作FN，因此，自己计...
置信度阈值设置问题：置信度阈值设置得不合理，可能会导致一些真实目标被过滤掉，从而导致Recall值不为1。
模型结构过于简单，或者训练数据不足等导致模型性能较差。目标物体与背景之间存在相似性，或者目标物体较小...