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) ...
召回率(Recall)=TP/(TP+FN) 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) 召回率(Recall)=TP/(TP+FN) F1...
ylabel('F1 Score') plt.title('F1 Score Curve') plt.legend() plt.tight_layout() plt.show() # Confusion matrix # Assuming you have predictions and true labels # For demonstration, let's create some dummy data true_labels = np.random.randint(0, 10, size=100) # 0 to 9 (background ...
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曲线(F1_curve.png):反映模型在不同置信度阈值下的F1分数变化。 中心点分布图、框的尺寸和数量分布图、高宽比例分布图(labels.jpg):展示训练集中目标的分布情况。 标签相关性矩阵图(labels_correlogram.jpg):展示训练过程中标签之间的相关性。 性能曲线图(如 P_curve.png、R_curve.png、PR_curve.png):展示...
为了适配yolov8的训练需求，我们使用了voc_label.py工具进行处理。混淆矩阵（confusion_matrix.png）显示了模型的预测准确性。从图中可以看出，破损检测预测正确的概率为67%。此外，我们还生成了F1曲线（F1_curve.png）、标签相关性图（labels_correlogram.jpg）等，以全面评估模型的性能。为了可视化结果，我们使用了各种...
图10是训练得到的F1_curve,说明在置信度为0.2-0.6区间内得到比较好的F1分数,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...
为了适配yolov8的训练需求,我们使用了voc_label.py工具进行处理。混淆矩阵(confusion_matrix.png)显示了模型的预测准确性。从图中可以看出,破损检测预测正确的概率为67%。此外,我们还生成了F1曲线(F1_curve.png)、标签相关性图(labels_correlogram.jpg)等,以全面评估模型的性能。