yolov5训练结果Recall曲线分析

YOLOv5是一种目标检测算法，它的评估指标包括精确率、召回率、F1得分等。其中，召回率（Recall）表示在所有真实正样本中，有多少被正确检测出来了。在YOLOv5的训练过程中，可以绘制召回率曲线来分析模型的性能。

召回率曲线通常以预测框的IoU阈值作为横轴，召回率作为纵轴。IoU是预测框与真实框之间的交并比，是一个衡量两个框重叠程度的指标。在训练过程中，可以设置不同的IoU阈值，例如0.5、0.6、0.7等，计算模型在该IoU阈值下的召回率，并绘制成曲线。

召回率曲线的越高，表示模型能够更好地检测出真实正样本，具有更高的召回率。因此，在训练过程中，可以根据召回率曲线来调整模型的超参数，例如学习率、批量大小等，以提高模型的性能。