yolov5pr曲线含义

YOLOv5的PR曲线是用来评估目标检测模型性能的一种指标。PR曲线表示了在不同置信度阈值下，模型的召回率（Recall）和精确率（Precision）之间的关系。精确率表示模型预测为正样本的样本中真正为正样本的比例，而召回率表示模型能够正确检测到的正样本的比例。

在PR曲线中，横轴表示召回率，纵轴表示精确率。曲线上的每个点代表了在不同置信度阈值下的精确率和召回率。通过绘制PR曲线，我们可以观察到在不同置信度阈值下模型的性能表现，并可以选择最佳的置信度阈值来平衡召回率和精确率。

另外，mAP（mean Average Precision）是PR曲线下的面积，用于综合评估模型在多个类别上的性能。mAP是每个类别的AP值的平均数，AP表示在某个类别上的精确率和召回率之间的关系。mAP越高，表示模型在多个类别上的性能越好。

总结来说，YOLOv5的PR曲线和mAP值可以帮助我们评估模型在目标检测任务上的性能，选择最佳的置信度阈值，并比较不同模型的性能差异。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【YOLO系列PR、F1绘图】更改v5、v7、v8（附v8训练、验证方式），实现调用val.py或者test.py后生成pr.csv，...](https://blog.csdn.net/LWD19981223/article/details/130327352)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [YOLOv5的参数IOU与PR曲线,F1 score](https://blog.csdn.net/weixin_38353277/article/details/120965060)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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