yolov5获取指标
时间: 2023-10-16 16:06:13 浏览: 44
Yolov5获取指标可以通过使用Yolov5自带的测试脚本来实现。具体步骤如下:
1. 下载Yolov5代码并安装依赖项。
2. 准备测试数据集和模型权重文件。
3. 运行以下命令进行测试:
```
python test.py --weights path/to/weights --data path/to/data.yaml --img 640 --conf 0.25
```
其中,`path/to/weights`是模型权重文件的路径,`path/to/data.yaml`是数据集的配置文件路径,`--img`参数指定输入图像的大小,`--conf`参数指定置信度阈值。
4. 测试完成后,会在`runs/test/exp`目录下生成一个`results.json`文件,其中包含了模型在测试集上的指标,如mAP、Precision、Recall等。
相关问题
yolov5训练好的模型指标
YOLOv5模型的性能指标通常使用AP(mean Average Precision)来衡量。mAP是目标检测任务中常用的评估指标,用于衡量模型在不同类别上的精度。
在YOLOv5中,mAP的计算方式与其他目标检测算法类似。它通过计算模型预测框与真实标注框之间的重叠程度来确定检测结果的准确性。具体而言,mAP将不同IoU(Intersection over Union)阈值下的精度值进行平均,通常使用IoU阈值为0.5的mAP作为主要性能指标。
然而,具体的模型指标取决于你在训练过程中所使用的数据集和设置。因此,要获取YOLOv5训练好的模型指标,你需要根据自己的数据集和训练设置进行训练,并在验证集上进行评估。通过调整模型参数和训练策略,你可以优化模型性能并得到更好的指标结果。
yolov7实验获取
根据引用和引用,YOLOv7是一个对象检测模型,分为YOLOv7tiny、YOLOv7和YOLOv7-w6三个基本模型。同时,还通过对基本模型进行缩放得到了不同类型的模型,如YOLOv7-x、YOLOv7-E6和YOLOv7-D6。其中,YOLOv7-tiny是面向边缘GPU的架构,使用了泄漏的ReLU作为激活函数,而其他模型使用SiLU作为激活函数。
根据引用,YOLOv7与之前版本的YOLO和最先进的对象检测器YOLOR进行了比较。在不同的输入分辨率下,YOLOv7-w6的推理速度比YOLOR-p6快8 fps,检测率也提高了1% AP。YOLOv7-E6和YOLOv5-X6 (r6.1)的比较显示,前者相较于后者提高了0.9%的AP,减少了45%的参数,减少了63%的计算量,推理速度提高了47%。YOLOv7-D6的推理速度接近YOLOR-E6,但AP提高了0.8%。YOLOv7-E6E的推理速度接近YOLOR-D6,但提高AP 0.3%。
比较中还使用了其他通用GPU和移动GPU的目标检测器进行了对比,根据引用的结果显示,YOLOv7在速度与精度的综合权衡上表现最佳。与YOLOv5-N (r6.1)相比,YOLOv7-tiny-silu在AP上速度快127 fps,准确率高10.7%。YOLOv7在161 fps的帧率下有51.4%的AP,而PPYOLOE-L在相同的AP上只有78 fps的帧率。在参数使用方面,YOLOv7比PPYOLOE-L低41%。另外,YOLOv7-X相较于YOLOv5-L (r6.1)的114帧/秒推断速度,可以提高3.9%的AP。与规模相近的YOLOv5-X (r6.1)相比,YOLOv7-X的推断速度要快31 fps。此外,YOLOv7-X减少了22%的参数和8%的计算量,但AP提高了2.2%。
综上所述,YOLOv7通过实验获得了在不同场景和设置下的性能指标,如推理速度、准确率和参数计算量等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>