yolov5目标检测的评价指标

yolov5目标检测的评价指标包括IOU（Intersection over Union）、box_loss、obj_loss、cls_loss、Precision、Recall和mAP@0.5 & mAP@0.5:0.95。其中，IOU是指预测框与真实框的交并比，用于衡量预测框的准确性。box_loss是GIoU损失函数的均值，用于评估预测框的准确性，值越小表示预测框越准确。obj_loss是目标检测的损失函数的均值，用于评估目标检测的准确性，值越小表示目标检测越准确。cls_loss是分类的损失函数的均值，用于评估分类的准确性，值越小表示分类越准确。Precision是精度，表示找对的正类占所有找到的正类的比例。Recall是召回率，表示找对的正类占所有本应该被找对的正类的比例。mAP@0.5 & mAP@0.5:0.95是平均精度，用Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积，表示模型的综合性能。\[2\]在训练过程中，一般会观察精度和召回率的波动情况，波动不大则表示训练效果较好。同时，还会观察mAP@0.5 & mAP@0.5:0.95来评价训练结果的好坏。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习评估指标之目标检测——（yolov5 可视化训练结果以及result.txt解析）](https://blog.csdn.net/qq_41627642/article/details/126578865)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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