yolov5中归一化后的混淆矩阵中的回归率如何计算
时间: 2024-06-05 20:08:29 浏览: 13
对于 YOLOv5 中归一化后的混淆矩阵中的回归率计算,可以使用以下公式:
回归率 = 正确回归的目标数 / 总的目标数
其中,"正确回归的目标数" 指的是模型在预测目标框的位置时,其预测的目标框与实际目标框的重合程度(称之为 IoU)大于或等于一定阈值(例如 0.5)的目标数。"总的目标数" 指的则是模型在一轮训练或测试中需要预测的所有目标数。
需要注意的是,YOLOv5 的混淆矩阵是对每个类别单独计算的,因此回归率也需要针对每个类别分别计算。
相关问题
python中归一化混淆矩阵的计算公式
Python中可以使用sklearn.metrics中的confusion_matrix函数计算混淆矩阵,并使用sklearn.metrics中的normalize参数来计算归一化混淆矩阵。具体的计算公式如下:
设真实标签为y_true,预测标签为y_pred,其中y_true和y_pred都是长度为n的数组。
则混淆矩阵的四个元素分别为:
- TP(True Positive):y_true和y_pred都为正例
- FP(False Positive):y_true为负例,y_pred为正例
- FN(False Negative):y_true为正例,y_pred为负例
- TN(True Negative):y_true和y_pred都为负例
则混淆矩阵的计算公式为:
![confusion_matrix](https://cdn.jsdelivr.net/gh/zyangmath/zyangmath-image-repo/img/confusion_matrix.png)
其中,归一化混淆矩阵的计算公式为:
![normalized_confusion_matrix](https://cdn.jsdelivr.net/gh/zyangmath/zyangmath-image-repo/img/normalized_confusion_matrix.png)
其中,N为样本总数。在sklearn中,可以通过设置normalize参数来计算归一化混淆矩阵,其取值可以为'all'或'true'。当normalize='all'时,计算的是所有样本的归一化混淆矩阵;当normalize='true'时,计算的是每一行的归一化混淆矩阵。
归一化后混淆矩阵怎么看
归一化后的混淆矩阵可以更好地说明分类器的表现,因为它显示了每个类别的分类准确率。在归一化混淆矩阵中,每个单元格代表分类器将一个样本正确分类的概率。因此,对角线上的数字表示分类器正确分类该类别的概率,而非绝对数量。非对角线上的数字表示分类器将一个类别错误分类为另一个类别的概率。通过观察归一化混淆矩阵,我们可以更好地了解分类器在不同类别上的表现,并且可以更好地比较不同分类器的性能。