F1_curve.png:F1分数与置信度(x轴)之间的关系。F1分数是分类的一个衡量标准,是精确率和召回率的调和平均函数,介于0,1之间。越大越好。 TP:真实为真,预测为真; FN:真实为真,预测为假; FP:真实为假,预测为真; TN:真实为假,预测为假; 精确率(precision)=TP/(TP+FP) 召回率(Recall)=TP/(TP+FN) F1...
F1_curve.png(F1曲线) 表示是置信度confidence与F1之间的关系曲线。一般来说,置信度阈值(该样本被判定为某一类的概率阈值)较低的时候,很多置信度低的样本被认为是真,召回率高,精确率低;置信度阈值较高的时候,置信度高的样本才能被认为是真,类别检测的越准确,即精准率较大(只有confidence很大,才被判断是某一类别...
以F1-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0.191。从图表中可以观察到,随着置信度阈值的增加,大多数类别的F1分数先是上升然后逐渐下降。F1分数在某个点达到峰值,这表示了模型对于一个特定置信度阈值下的最佳综合性能。这个峰值对于选择模型操作点是非常重要的,因为它影响模型在实际应用中的表现。
F1_curve.png(F1曲线) 表示是置信度confidence与F1之间的关系曲线。一般来说,置信度阈值(该样本被判定为某一类的概率阈值)较低的时候,很多置信度低的样本被认为是真,召回率高,精确率低;置信度阈值较高的时候,置信度高的样本才能被认为是真,类别检测的越准确,即精准率较大(只有confidence很大,才被判断是某一类别...
以F1-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0.191。从图表中可以观察到,随着置信度阈值的增加,大多数类别的F1分数先是上升然后逐渐下降。F1分数在某个点达到峰值,这表示了模型对于一个特定置信度阈值下的最佳综合性能。这个峰值对于选择模型操作点是非常重要的,因为它影响模型在实际应用中的表现。
F1_curve.png:F1分数与置信度(x轴)之间的关系。F1分数是分类的一个衡量标准,是精确率和召回率的调和平均函数,介于0,1之间。越大越好。 TP:真实为真,预测为真; FN:真实为真,预测为假; FP:真实为假,预测为真; TN:真实为假,预测为假; 精确率(precision)=TP/(TP+FP) ...
2.1 得到PR_curve.csv和F1_curve.csv 2.1.1 YOLOv7的更改 2.1.1.1 得到PR_curve.csv 在utils/metrics.py中,按住Ctrl+F搜索def plot_pr_curve定位过去,然后如图做更改: # Plots --- def plot_pr_curve(px, py, ap, save_dir='pr_curve.png', names=()): # Precision-recall curve fig, ax = p...
我们通过F1-Confidence Curve图来评估了不同置信度阈值下的F1分数,从而全面理解模型性能。从图中,类别‘person’的F1分数在大部分置信度阈值区间内都高于‘hat’,这可能意味着模型在检测人物时比检测安全帽时更加准确和可靠。这种情况在实际应用中很常见,因为人物作为一个相对容易区分的目标,模型通常能够更好地学习其...
F1=2*(精确率*召回率)/(精确率+召回率) 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。 R_curve.png :召回率与置信度之间关系 results.png mAP_0.5:0.95表示从0.5到0.95以0.05的步长上的平均mAP. ...
我们通过F1-Confidence Curve图来评估了不同置信度阈值下的F1分数,从而全面理解模型性能。从图中,类别‘person’的F1分数在大部分置信度阈值区间内都高于‘hat’,这可能意味着模型在检测人物时比检测安全帽时更加准确和可靠。这种情况在实际应用中很常见,因为人物作为一个相对容易区分的目标,模型通常能够更好地学习其...