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...
def plot_F1(): f1_csv_dict = { 'YOLOv5m': r'F:\ChromeDown\yolov5-6.1-pruning-autodl\yolov5-6.1-pruning-autodl\runs\val\exp\F1_curve.csv', 'YOLOv7': r'G:\pycharmprojects\yolov7-distillation\runs\test\exp5\F1_curve.csv', 'YOLOv7-tiny': r'G:\pycharmprojects\yolov7-distilla...
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...
我们将编写代码来可视化训练过程中的各项指标,包括F1曲线、准确率、召回率、损失曲线和混淆矩阵。 可视化脚本visualize_metrics.py []importosimportjsonimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix,ConfusionMatrixDisplay# Load metricsresults_dir='runs/train/exp...
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. ...
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) ...
根据F1-Confidence Curve图,我们可以分析模型对各类目标的检测性能。曲线图中展示了多个类别的F1分数与置信度阈值之间的关系。在理想情况下,F1曲线会接近顶部左侧,表示即使在较低置信度阈值下也能保持较高的F1分数。我们可以观察到,不同类别的F1分数在置信度阈值变化时展现出不同的趋势,这些趋势揭示了模型在识别各类目...
精确率与召回率变化:通过观察PR曲线(Precision-Recall Curve),可以了解模型在不同召回率下的精确率变化情况。理想情况下,PR曲线应尽可能靠近右上角,表示模型在保持高召回率的同时也能保持高精确率。 F1分数变化:F1曲线反映了模型在不同置信度阈值下的F1分数变化情况。理想情况下,F1曲线应在某个置信度区间内取得较...
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。
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。