预测框的预测指标IOU(交并比)、精度P(Precision)、召回率R(Recall)、F1-score、平均精度AP(Average Precision)、多类别平均精度mAP(Mean Average Precision)这几个定义分别是什么,用自己话说
时间: 2023-06-26 13:05:04 浏览: 117
IOU(交并比)是指预测框和真实框之间的交集面积和并集面积的比值,用来评估物体检测的准确性。精度P(Precision)是指预测为正样本的样本中真正为正样本的比例,用来评估分类器的准确性。召回率R(Recall)是指真正为正样本的样本中被正确预测为正样本的比例,用来评估分类器的完整性。F1-score是综合考虑精度和召回率的评价指标,可以平衡二者之间的关系。平均精度AP(Average Precision)是指在不同置信度下的精度取平均值,用来评估物体检测算法的性能。多类别平均精度mAP(Mean Average Precision)是指对于多个类别的物体检测任务,对每个类别的平均精度进行取平均值,用来评估物体检测算法的整体性能。
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YOLO系列查看训练总召回率(Recall)
在YOLO系列算法中,训练总召回率(Recall)是一个很重要的评价指标,它可以用来评估算法的整体性能。下面分别介绍YOLOv3和YOLOv4如何查看训练总召回率。
YOLOv3
在YOLOv3中,可以通过训练日志文件来查看训练总召回率。训练日志文件中包含了每个类别的召回率、平均召回率以及整体召回率等信息。具体来说,可以在训练日志文件中搜索 "mean_average_precision" 或 "mAP",找到对应的值即可。例如:
```
total_bbox = 1000, rewritten_bbox = 0.000000 % 0.000000 %
class_id = 0, name = person, ap = 90.00% (TP = 900, FP = 100)
class_id = 1, name = car, ap = 80.00% (TP = 800, FP = 200)
...
class_id = 19, name = dog, ap = 70.00% (TP = 700, FP = 300)
for conf_thresh = 0.25, precision = 0.80, recall = 0.85, F1-score = 0.83
for conf_thresh = 0.25, TP = 10000, FP = 2500, FN = 1500, average IoU = 65.00 %
```
上述日志信息中,"ap" 表示每个类别的召回率(Average Precision),"mAP" 表示平均召回率(Mean Average Precision),"precision" 表示精度,"recall" 表示召回率,"F1-score" 表示精确率和召回率的调和平均数。通过查看训练日志文件中的这些信息,可以得到训练总召回率。
YOLOv4
在YOLOv4中,可以通过训练日志文件或测试代码来查看训练总召回率。训练日志文件中包含了每个类别的召回率、平均召回率以及整体召回率等信息。具体来说,可以在训练日志文件中搜索 "mAP" 或 "recall",找到对应的值即可。例如:
```
class_id = 0, name = person, ap = 90.00% (TP = 900, FP = 100)
class_id = 1, name = car, ap = 80.00% (TP = 800, FP = 200)
...
class_id = 19, name = dog, ap = 70.00% (TP = 700, FP = 300)
for conf_thresh = 0.25, precision = 0.80, recall = 0.85, F1-score = 0.83
for conf_thresh = 0.25, TP = 10000, FP = 2500, FN = 1500, average IoU = 65.00 %
mAP@0.50 = 0.85, 0.92, 0.83 (moving avg over 10 iterations)
mAP@0.75 = 0.60, 0.70, 0.50 (moving avg over 10 iterations)
```
上述日志信息中,"ap" 表示每个类别的召回率(Average Precision),"mAP" 表示平均召回率(Mean Average Precision),"precision" 表示精度,"recall" 表示召回率,"F1-score" 表示精确率和召回率的调和平均数。通过查看训练日志文件中的这些信息,可以得到训练总召回率。
yolov5的val.py能不能计算测试集召回率等指标
是的,YOLOv5的`val.py`脚本可以计算测试集的召回率等指标。
在YOLOv5的`val.py`脚本中,默认会计算每个类别的精确度和召回率。如果你想计算其他指标,可以通过修改`val.py`脚本来实现。
以下是一个示例代码,展示如何计算测试集的召回率和其他指标:
```python
from utils.general import non_max_suppression
from utils.torch_utils import time_synchronized
# 计算测试集的指标
def test(data_loader, model, device):
model.eval()
true_positives = 0
false_positives = 0
false_negatives = 0
total_objects = 0
for batch_i, (imgs, targets, paths, shapes) in enumerate(data_loader):
imgs = imgs.to(device).float()
targets = targets.to(device).float()
with torch.no_grad():
outputs = model(imgs)
outputs = non_max_suppression(outputs, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)
for output, target in zip(outputs, targets):
if output is None:
false_negatives += target.shape[0]
total_objects += target.shape[0]
continue
# 计算预测结果中每个类别的数量
pred_classes = output[:, -1].long()
pred_counts = torch.zeros((num_classes,), dtype=torch.long, device=device)
for i in pred_classes:
pred_counts[i] += 1
# 计算目标中每个类别的数量
true_classes = target[:, -1].long()
true_counts = torch.zeros((num_classes,), dtype=torch.long, device=device)
for i in true_classes:
true_counts[i] += 1
# 计算true positives, false positives, false negatives
for i in range(num_classes):
true_positives += torch.sum((pred_classes == i) & (true_classes == i)).item()
false_positives += torch.sum((pred_classes == i) & (true_classes != i)).item()
false_negatives += torch.sum((pred_classes != i) & (true_classes == i)).item()
total_objects += target.shape[0]
# 计算指标
precision = true_positives / (true_positives + false_positives)
recall = true_positives / (true_positives + false_negatives)
f1_score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)
accuracy = true_positives / total_objects
return precision, recall, f1_score, accuracy
```
在这个示例代码中,我们使用了`test`函数来计算测试集的召回率、精确度、F1分数和准确率。在函数中,我们首先使用`non_max_suppression`函数对模型输出进行非极大值抑制,然后计算预测结果中每个类别的数量和目标中每个类别的数量。接着,我们使用这些数量计算true positives, false positives, false negatives,并最终计算指标。