yolov的混淆矩阵

Yolov的混淆矩阵是用来评估目标检测任务中模型的预测结果的准确性的一种常用方法。根据引用和引用的信息，混淆矩阵是根据预测结果和真实标签之间的对应关系来计算的。混淆矩阵的计算可以在Yolov5的val.py文件中找到，具体在confusion.process_batch函数中进行，该函数位于utils/metric.py文件中。混淆矩阵的计算过程是通过计算检测框detections和标注labels之间的IoU来得到的。

混淆矩阵的计算结果可以用来计算召回率和精确率。根据引用中提到的公式，混淆矩阵对角线上的数值已经是召回率了，而精确率可以通过将混淆矩阵还原成数量，然后在水平方向上进行计算得出。

根据引用的信息，以烟雾和火焰两个类别为例，混淆矩阵的输出结果可以看到烟雾和火焰的召回率分别为0.635和0.497。可以通过对比混淆矩阵和终端输出的召回率来进行分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov5的混淆矩阵](https://blog.csdn.net/weixin_43745234/article/details/121561217)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [关于yolov5训练输出的混淆矩阵与终端输出的不一致问题](https://blog.csdn.net/weixin_43508499/article/details/123462288)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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