yolov5中准确度跟召回率是什么意思

在物体检测任务中，准确度（accuracy）和召回率（recall）是两个重要的评价指标。

准确度是指所有被正确分类的物体数占总检测出的物体数的比例。即，检测出的物体中，正确分类的物体数占总数的比例。准确度越高，说明模型的分类能力越强。

召回率是指正确检测出的物体数占所有实际存在的物体数的比例。即，实际存在的物体中，被正确检测出的物体数占总数的比例。召回率越高，说明模型的检测能力越强。

在YOLOv5中，准确度和召回率都是通过计算模型预测结果与真实标签之间的差异来评价的。模型的训练过程中，通常会调整模型的参数，以达到既高准确度又高召回率的目标。

相关问题

yolov5准确率召回率计算

引用\[1\]:准确率没有达到很高考虑到是因为训练样本不够多，而狗和狐狸的召回率较低，观察检测的样本结果看到狗是未被检测出来，考虑是因为狗的不同品种外形差距较大，而训练集并没有包含全部狗的品种，从而导致这样的结果；而狐狸的检测结果显示其多是被误判成猫，也和最开始选择训练集的原因一样，其在外形相似度很高的情况下能达到70%的召回率结果还是比较满意的。

问题: yolov5准确率召回率计算
回答: YOLOv5的准确率和召回率可以通过计算网络输出与真实图像的均方和误差来得到。YOLOv5使用均方和误差作为loss函数来优化模型参数，即网络输出的SS(B5 + C)维向量与真实图像的对应SS*(B*5 + C)维向量的均方和误差。\[2\]准确率是指模型预测的正例中有多少是真实正例，而召回率是指模型能够正确检测出的真实正例占所有真实正例的比例。在训练过程中，可以通过调整二分类器预测正例的门槛来提高准确率或召回率。如果希望提高准确率，可以提高二分类器预测正例的门槛，使得只有置信度较高的样例才被标注为正例；而如果希望提高召回率，可以降低二分类器预测正例的门槛，使得置信度较低的样例也被标注为正例，从而尽可能多地检测出真实正例。\[3\]因此，要计算YOLOv5的准确率和召回率，需要根据具体的训练设置和门槛调整策略进行相应的计算。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [模式识别：动物目标检测——YOLOv5开发](https://blog.csdn.net/hu_la_quan/article/details/121944635)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [YOLOv5训练结果分析](https://blog.csdn.net/qq_42784882/article/details/127386465)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

yolov5中，batchsize=4和batchsize=8对准确度，召回率，损失率的影响是什么

在 YOLOv5 中，batchsize 代表每个 mini-batch 中的图片数量。batchsize=4 和 batchsize=8 对准确度、召回率和损失率的影响是：

1. 准确度：较大的 batchsize 可能会导致准确度下降。这是因为在一个大的 batch 中，梯度更新的频率减少，可能会使模型收敛得更慢，因此准确度可能会受到影响。

2. 召回率：较大的 batchsize 可能会导致召回率下降。这是因为在一个大的 batch 中，梯度更新的频率减少，可能会使模型收敛得更慢，从而影响召回率。

3. 损失率：较大的 batchsize 可能会导致损失率下降。这是因为一个大的 batch 中可以通过更多的样本来计算平均梯度，从而减少梯度的方差。这可能会导致更稳定的训练，从而降低损失率。

综上所述，合适的 batchsize 取决于训练数据集的大小、模型的复杂度和可用的计算资源等因素。对于较小的数据集和较简单的模型，较小的 batchsize 可能会更好。对于较大的数据集和较复杂的模型，较大的 batchsize 可能更合适。