yolo metrics
时间: 2024-06-06 16:04:23 浏览: 17
YOLO (You Only Look Once) 是一种流行的实时目标检测算法,它的评估指标主要关注精度、召回率和速度。以下是YOLO 检测模型中常用的几个关键性能指标:
1. **精度(Precision)**:衡量模型预测为正类的物体中,实际是正类的比例。计算公式通常是 TP / (TP + FP),其中 TP(True Positive)是真正例,FP(False Positive)是假正例。
2. **召回率(Recall)**:表示实际为正类的物体被模型正确识别的比例。计算公式是 TP / (TP + FN),TP 为真正例,FN(False Negative)是漏检。
3. **F1 Score**:综合考虑精度和召回率,F1 Score 是两者调和平均值,是评价二分类系统性能的一种常见度量,特别是在类别不平衡的情况下。F1 = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)。
4. **mAP (mean Average Precision)**:平均精度均值,是多个不同阈值下的 Precision 和 Recall 的曲线下的面积(AUC)的平均值。mAP 主要用于评估目标检测模型的整体性能,尤其是在 COCO (Common Objects in Context) 等常用数据集上。
5. **速度(Speed)**:指模型处理图像的速度,通常用 FPS (Frames Per Second) 表示每秒能处理多少张图片。在实时应用中,速度是一个非常关键的因素。
6. **IoU (Intersection over Union)**:交并比,是两个预测框和真实框的重叠部分面积与并集面积的比值,用来衡量预测的精确度。
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