mAP50:表示IOU阈值大于0.5的平均精确度(Mean Average Precision, mAP) mAP50-95:表示在不同IoU阈值(从0.5到0.95,步长0.05)(0.5、0.55、0.6、0.65、0.7、0.75、0.8、0.85、0.9、0.95)上的平均mAP 其中第一行all对应的参数P、R、mAP59、mAP50-95表示所有类别对应参数的平均值。其他行的数值为具体类别所对应的评...
从mAP50和mAP50-95两个指标可以看出,模型在不同IoU阈值下都表现出良好的性能,特别是mAP50的值接近0.8,显示了模型在IoU为0.5时的强大检测能力。mAP50-95的稳步上升则展示了模型在更严格条件下也具有不错的检测性能。 通过对YOLOv8模型在PCB板缺陷检测任务上的训练损失和性能指标的综合分析,我们可以得出结论,模型的...
4.2 评估指标 mAP：平均精度（mAP）是评估目标检测模型性能的关键指标，特别是在多类别检测任务中。Prec...
从mAP50和mAP50-95两个指标可以看出,模型在不同IoU阈值下都表现出良好的性能,特别是mAP50的值接近0.8,显示了模型在IoU为0.5时的强大检测能力。mAP50-95的稳步上升则展示了模型在更严格条件下也具有不错的检测性能。 通过对YOLOv8模型在PCB板缺陷检测任务上的训练损失和性能指标的综合分析,我们可以得出结论,模型的...
其中,images/train和images/val分别放置DOTA数据集切割后的原始图片文件(其中train15749张,val5279张),labels/train_original和labels/val_original分别放置原始的标签文件,labels/train和labels/val为空,然后运行步骤(3)的代码,运行结束转换后的标签会保存在labels/train和labels/val中,转换后的格式如下。
轻量化模型设计:模型压缩率从6842降低到1018,GFLOPs从9.6降低至2.2,mAP50从0.921变为0.92(几乎不变) 1.Yolov8-pose轻量化模型设计 直接先上图 2. yolov8-lite-pose介绍 2.1 Stemblock 论文:1804.06882.pdf (arxiv.org) Stemblock最初来源于轻量级神经网络PeleeNet ...
mAP50-95:表示在不同IoU阈值(从0.5到0.95,步长0.05)(0.5、0.55、0.6、0.65、0.7、0.75、0.8、0.85、0.9、0.95)上的平均mAP 其中第一行all对应的参数P、R、mAP59、mAP50-95表示所有类别对应参数的平均值。其他行的数值为具体类别所对应的评估参数。
模型图像大小 (像素)mAPval 50-95CPU ONNX 速度 (毫秒)A100 TensorRT 速度 (毫秒)参数数量 (百万)FLOPs (十亿) YOLOv5nu 640 34.3 73.6 1.06 2.6 7.7 YOLOv8n 640 37.3 80.4 0.99 3.2 8.7 YOLOv6N 640 37.5 - - 4.7 11.4 YOLOv7-tiny 640 37.4 - - 6.01 13.1 (2)度量指标: F1-Score:F1-Score...
mAP50-95:表示在不同IoU阈值(从0.5到0.95,步长0.05)(0.5、0.55、0.6、0.65、0.7、0.75、0.8、0.85、0.9、0.95)上的平均mAP 其中第一行all对应的参数P、R、mAP59、mAP50-95表示所有类别对应参数的平均值。其他行的数值为具体类别所对应的评估参数。