Python torch 设置置信阈值

在PyTorch中，当你使用深度学习模型进行预测，并想要基于某种概率或置信度来决定某个预测是否为最终决策时，你可以利用模型的输出概率分布。通常，这涉及到选择一个合适的置信阈值（confidence threshold），也就是分类器认为一个样本属于某一类的概率需达到的最小值。

例如，如果你有一个二分类任务，模型会返回每个类别的概率，你可以设置一个阈值，比如0.5，如果模型对正类的概率大于0.5，就将其标记为正类，否则为负类。这个阈值可以根据你的业务需求调整，比如追求高精度时可以选择较高的阈值，但可能牺牲召回率；反之，追求高召回率时可以选择较低的阈值，但可能增加误报。

以下是设置置信阈值的基本步骤：

1. 预测和概率获取：

   predictions = model(inputs)
   probabilities = torch.softmax(predictions, dim=1)[:, 1]  # 获取第二类的概率

2. 设置阈值：

   confidence_threshold = 0.7  # 例如，选择70%的置信度

3. 判断和分类：

   predicted_labels = (probabilities > confidence_threshold).int()  # 如果概率大于阈值，则标签为1，否则为0

相关问题

Python使用model＝Yolo（best.pt）推理，怎么设置置信度

在Python中，如果你使用YOLO（You Only Look Once）模型进行物体检测，"best.pt"通常指代已经训练好的权重文件。在YOLOv3或其后续版本中，要设置置信度阈值（confidence threshold），你需要在推理前初始化模型并配置这个参数。

首先，确保安装了相关的库，如`torch`（用于CPU）或`torchvision`（如果需要GPU）。然后，你可以按照以下步骤操作：

import torch
from torchvision.models.detection import yolo_v3

# 加载预训练的YOLOv3模型
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 如果有GPU
model = yolo_v3(pretrained=True)
model.load_state_dict(torch.load('best.pt', map_location=device))  # 加载最佳权重
model.eval()  # 将模型设为推理模式

# 设置置信度阈值
confidence_threshold = 0.5  # 这里的0.5是一个常见的默认值，你可以根据需要调整

# 定义一个函数来进行推理
def infer(image):
    with torch.no_grad():
        outputs = model(image.to(device))
        boxes, confidences, classes = outputs[0]  # 分别获取检测框、置信度和类别
        predicted_boxes = [b for b in boxes if confidences[b].item() > confidence_threshold]
        
    return predicted_boxes

# 使用你的图像进行推理
image = ...  # 加载或读取图片
predicted_boxes = infer(image)

在这个例子中，`confidence_threshold`决定了模型在输出中只保留置信度高于该阈值的预测。较低的阈值可能导致更多的误报，而较高的阈值则可能会漏掉一些目标。

yolov10如何改变置信度阈值

### 如何在 YOLOv10 中设置或调整置信度阈值

在目标检测模型中，置信度阈值用于过滤掉那些低于设定概率的边界框。对于YOLOv10而言，可以通过配置文件或源码中的特定参数来实现这一操作。

通常情况下，在YOLO系列算法里，包括YOLOv10，置信度阈值可以在训练和推理阶段分别通过不同方式指定：

#### 训练阶段
如果希望在整个训练过程中应用固定的置信度阈值，则需编辑`*.cfg`配置文件[^1]。找到类似于`[yolo]`的部分，并在此处添加或修改如下字段：

thresh = 0.25

此命令设定了默认的置信度阈值为0.25。请注意实际数值应依据具体应用场景和个人需求而定。

#### 推理/测试阶段
当利用预训练好的权重文件进行预测时，大多数YOLO框架提供了命令行选项让用户自定义置信度阈值。例如，在Darknet环境下执行推断任务时可采用以下形式调用程序并传递相应参数：

./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov10.cfg yolov10.weights -i 0 -thresh 0.3

上述指令表示使用COCO数据集上的YOLOv10模型做物体识别实验，并将最终输出结果中对象存在的最小可能性设为了0.3。

另外一些高级用户可能会倾向于直接改动Python脚本里的变量赋值语句以达到相同效果。比如PyTorch版本下的代码片段可能看起来像这样：

import torch
from models.experimental import attempt_load

model = attempt_load('path/to/best.pt', map_location=torch.device('cpu'))  # 加载模型
conf_thres = 0.4  # 设置新的置信度阈值
iou_thres = 0.5   # IOU阈值同样重要但这里不讨论它
...
preds = model(img)[0]
preds = non_max_suppression(preds, conf_thres=conf_thres, iou_thres=iou_thres)

以上方法展示了如何灵活地控制YOLOv10输出的质量，从而更好地适应各种实际情况的需求。