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...
Precision和Recall往往是一对矛盾的性能度量指标;及一个的值越高另一个就低一点。 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...
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...
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) ...
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) ...
同理,可以实现F1_curve.png绘图 2. 更改步骤 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=(...
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) ...
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) ...
# dislaying metrics for train datafrom IPython.display import Imagefrom IPython.display import displayx = Image(filename='runs/detect/train2/F1_curve.png')y = Image(filename='runs/detect/train2/PR_curve.png')z = Image(filename='runs/detect/train2/confusion_matrix.png')display(x, y,z)...
conf 0.25 用于检测的 对象置信阈值,只有置信度高于此阈值的对象才会被检测出来 根据训练结果的F1_curve.png调整 iou 0.7 非极大值抑制(NMS)的交并比(IoU)阈值 用于去除重叠的检测框,只保留具有最高置信度的框 imgsz 640 输入图像尺寸 根据数据集图像大小和硬件限制(如 GPU 内存)调整 ...