yolov5s输出测试集的评价指标

Yolov5s模型在输出测试集时，常用的评价指标有以下几个：

1. Precision（精确率）：用于衡量模型预测为正样本的准确性，即预测为正样本且正确的比例。计算方式为：TP / (TP + FP)，其中TP表示真正例（模型预测为正样本且正确），FP表示假正例（模型预测为正样本但错误）。

2. Recall（召回率）：用于衡量模型对正样本的覆盖程度，即预测为正样本且正确的比例。计算方式为：TP / (TP + FN)，其中TP表示真正例，FN表示假负例（模型未能检测到的正样本）。

3. mAP（平均精度均值）：用于综合评估模型在不同类别下的检测性能。mAP计算方式较复杂，一般分为两个步骤：首先计算每个类别的AP（精度均值），然后对所有类别的AP进行平均。AP的计算方式是根据不同IoU阈值下的精确率-召回率曲线计算得到。

这些评价指标能够提供关于模型在测试集上的性能表现的定量度量，帮助评估模型的准确性和召回能力。

相关问题

yolov5商品识别

### 使用YOLOv5实现商品识别

#### 创建模型配置文件
为了使用 YOLOv5 进行商品识别，需先选择一个基础模型并创建相应的配置文件。例如，可以选择 `YOLOv5s` 作为基本模型，并建立名为 `yolov5s_retail.yaml` 的配置文件[^1]。

# yolov5s_retail.yaml example configuration file
nc: 80  # number of classes (e.g., different types of products)
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel width multiple
...

#### 准备数据集
准备用于训练的数据集至关重要。这通常涉及收集大量带有标注的商品图片。这些图片应覆盖目标环境中可能出现的各种商品及其变体。对于每张图像，都需要精确地标记出各个商品的位置以及对应的类别名称。可以利用开源工具如 LabelImg 来完成这项工作。

#### 训练模型
一旦拥有了适当格式化的数据集和自定义的 `.yaml` 配置文件之后，就可以开始训练过程了。通过调整超参数来优化模型性能是非常重要的一步。下面是一个简单的命令行指令用来启动训练：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data custom_data.yaml --cfg models/yolov5s_retail.yaml --weights yolov5s.pt

此命令指定了输入图像大小 (`--img`)、批次数量(`--batch`) 和迭代次数 (`--epochs`) 等参数；同时也设置了要使用的 数据集路径 (`--data`) 及预训练权重文件 (`--weights`)。

#### 测试与评估
当训练完成后，应该对新获得的检测器进行全面测试以验证其准确性。可以通过运行预测脚本来处理一些未见过的真实场景下的样本图像或视频流，并观察输出效果。同时也可以计算诸如 mAP 或 F1 score 等评价指标来进行定量分析。

#### 应用部署
最后，在确认模型表现良好后，则可将其集成到实际的应用程序当中去。比如构建一个图形化界面让用户更方便地上手操作，或是嵌入至现有的业务流程里自动执行特定任务等。

ubuntu yolov5分割检测

### 使用YOLOv5在Ubuntu上实现图像分割和目标检测

#### 准备工作环境
为了确保能够顺利安装依赖项以及配置开发环境，建议先更新系统包管理器：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

接着按照官方推荐的方式设置PyTorch环境。考虑到兼容性和性能优化，可以参考PyTorch官方网站获取最新的安装命令。

#### 加载预训练模型
通过`torch.hub.load()`函数可以直接从GitHub仓库加载YOLOv5的不同版本（s, m, l, x），这里以小型版为例[^1]：

import torch

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

此操作会自动下载对应架构的权重文件到本地缓存目录下，并返回一个已经初始化完毕的对象实例用于后续处理。

#### 图像分割前准备
对于特定应用场景下的高分辨率遥感影像或其他复杂场景的数据集，可能还需要额外编译一些辅助库来支持更精确的结果计算与评价指标统计。例如针对DOTA数据集的操作如下所示[^2]：

cd yolov5_obb/DOTA_devkit
sudo apt-get install swig
swig -c++ -python polyiou.i
python setup.py build_ext --inplace

这些步骤有助于增强对多边形标注的支持能力，从而更好地服务于实际业务需求中的精准度要求较高的任务类型。

#### 执行预测过程
当一切就绪之后，可以通过调整参数指定待测图片的位置来进行单张或多张批量测试。如果想要自定义分类标签，则需提前准备好相应的文本描述文档并指明其所在位置[^3]：

from pathlib import Path

img_path = str(Path('/path/to/image.jpg').resolve())
results = model(img_path).show()

上述代码片段实现了读取给定路径处的一幅JPEG格式照片作为输入源交给先前创建好的网络结构完成识别流程；最后调用`.show()`方法可视化输出结果以便直观查看效果。