yolov5模型评估
时间: 2023-09-08 21:07:16 浏览: 55
YOLOv5模型的评估可以使用几种指标来衡量其性能。其中包括准确率(Precision)、召回率(Recall)和PR曲线(Precision-Recall curve)。
准确率(Precision)是指在所有被模型预测为正样本的结果中,预测正确的比率。在多目标检测任务中,我们可以通过计算预测框与标注框的IoU(Intersection over Union)来判断预测框是否正确。如果预测框与标注框的最大IoU大于预设的IoU阈值,并且预测框与标注框的标签一致,则认为此预测框为true positive(真正例)。所有预测框的个数即为FP(false positive,假正例)和TP的总和。准确率可以用公式表示为:准确率 = TP / (TP + FP)。
召回率(Recall)是指在所有预测为正样本的结果中,真正为正样本的比率。在计算召回率时,我们需要考虑到漏检(false negative,标注框未被正确预测)的情况。如果预测框与标注框的最大IoU大于预设的IoU阈值,并且预测框与标注框的标签不一致,则认为此预测框为false negative(假反例)。所有标注框的个数即为FN(false negative,假反例)和TP的总和。召回率可以用公式表示为:召回率 = TP / (TP + FN)。
PR曲线(Precision-Recall curve)是用于衡量模型在不同阈值下的准确率和召回率之间的平衡关系。通过改变预测框的IoU阈值,可以得到不同的准确率和召回率。PR曲线以召回率为横轴,准确率为纵轴,可以直观地观察模型在不同阈值下的性能表现。曲线上的每个点对应着一个特定的阈值,可以根据需求选择合适的阈值来平衡准确率和召回率。
综上所述,YOLOv5模型的评估可以通过计算准确率、召回率和绘制PR曲线来评估其性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于YOLOv5的细胞检测模型及评估指标曲线](https://download.csdn.net/download/RuanJian_GC/88227790)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Yolov5——评估指标](https://blog.csdn.net/REstrat/article/details/126873627)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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