yolov5 recall的计算

Yolov5是一种目标检测算法，其recall指标用来衡量模型在所有正样本中正确识别出的比例。计算recall的方法如下：

1. 首先，需要将所有的正样本标记为正类（即目标存在），将所有的负样本标记为负类（即目标不存在）。

2. 在目标检测任务中，每个预测框都与一个真实框（ground truth）进行匹配。匹配的依据可以是IoU（Intersection over Union）值大于某个阈值的预测框与真实框。

3. 对于每个真实框，如果存在匹配的预测框，则认为该预测框正确识别出了目标，否则认为该预测框未能正确识别出目标。

4. 计算recall的公式如下：
Recall = 正确识别出的目标个数 / 所有的正样本个数

需要注意的是，recall只关注正确识别出的目标个数与所有正样本个数之间的比例，不考虑预测框的位置和其他属性。因此，recall不是一个全面评估模型性能的指标，还需要综合考虑其他指标如精确度（precision）和F1-score等。

相关问题

yolov5 anchors计算

yolov5中的anchors计算是通过自动anchor计算的方式进行的。在yolov2中，anchor是通过k-means聚类算法得到的，yolov5也是类似的方式。在训练过程中，默认会使用自动anchor计算，即调用check_anchors函数。具体的计算逻辑可以在utils/autoanchor.py文件中找到相关函数。

在yolov5的网络结构配置文件中，默认给出了一组默认的anchors。只有当bpr（best possible recall）小于0.98时才会重新计算anchors。而bpr是根据默认anchors和训练数据中的gt框的宽高之间的差距计算得到的。具体的计算可以参考代码中的metric函数。

yolov5 map计算公式

Yolov5中的mAP（mean Average Precision）计算公式是根据Pascal VOC的标准进行计算的。具体的计算过程如下：

1. 首先，对于每个类别，将预测框按照置信度从高到低进行排序。

2. 然后，根据预测框的置信度和真实框的重叠程度（IoU），计算每个预测框的Precision和Recall。

3. 接着，根据不同的置信度阈值，计算Precision-Recall曲线。

4. 最后，根据Precision-Recall曲线下的面积来计算每个类别的AP，并取所有类别AP的平均值得到mAP。

具体的公式如下：

1. Precision = True Positive / (True Positive + False Positive)

2. Recall = True Positive / (True Positive + False Negative)

3. Precision-Recall曲线下的面积可以通过插值的方法进行计算，常用的有11-point插值和AP插值两种方法。

4. 最后，mAP可以通过计算所有类别的AP的平均值得到。

需要注意的是，Yolov5中的mAP计算可能会有一些细微的差别，具体的实现细节可以参考Yolov5的源代码或相关文档。