yolov3 R,P,MAP0.5含义
时间: 2023-10-05 21:15:12 浏览: 55
YOLOv3是一种目标检测算法,其中R、P、MAP0.5是评估算法性能的指标。
- R(Recall):召回率,指检测出的目标数与实际目标数之比。公式为R=TP/(TP+FN),其中TP(True Positive)表示真正例,即正确检测出的目标数;FN(False Negative)表示假反例,即未能检测出的目标数。
- P(Precision):精确度,指正确检测出的目标数与总检测出的目标数之比。公式为P=TP/(TP+FP),其中FP(False Positive)表示假正例,即错误检测出的目标数。
- MAP0.5(Mean Average Precision at IoU=0.5):平均精度均值,指在IoU=0.5下的平均精度。IoU(Intersection over Union)表示预测框和真实框的交集与并集之比,用于衡量两个框的重叠程度。平均精度均值是对不同类别目标的平均精度进行均值计算,是目标检测算法性能的重要指标之一。
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yolov5怎么看map
根据提供的引用内容,可以得出以下结论:在Yolov5中,使用了NMS(非极大值抑制)来筛选预测框,代码中直接调用了函数torchvision.ops.nms(boxes, scores, iou_thres)。在测试阶段的代码中,使用了IOU从0.5到0.95的范围计算了准确率和召回率,并对其进行了平均值的计算,得到了mAP(平均精度均值)。具体地,p[:, 0], r[:, 0], ap[:, 0] 分别表示IOU=0.5时的准确率,召回率和AP(平均精度),而ap.mean(1)计算了IOU从0.5到0.95时的AP,并进行了平均值的计算。最后,通过求取所有类别的平均值,得到了mAP。
yolov5 map
Yolov5中的mAP是指平均精度均值 (mean average precision),是一种评估目标检测算法性能的指标。它基于COCO的评价指标map,使用不同的IOU阈值和置信度阈值对预测结果进行评估。Yolov5源码中固定置信度阈值为0.1的一个线性插值。对于IOU阈值,Yolov5选择了从0.5到0.95,以0.05为间隔共10个阈值。通过计算不同阈值下的Precision和Recall,最后计算出AP值。
具体地,Yolov5首先计算不同阈值下的Precision和Recall。对于Recall,将其从0到1间隔0.1分成101份小间隔,并计算每个小间隔对应的Precision值。然后通过线性插值计算出每个小间隔对应的面积,得到AP值。最后,计算所有AP值的平均值,得到mAP。
这个mAP指标可以提供一个综合评估目标检测算法在不同IOU阈值下的性能。它能够更全面地反映算法在不同场景中的表现,对于比较不同算法的优劣具有重要意义。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [nms和P,R,map原理及在Yolov5代码中的解析](https://blog.csdn.net/qq_40629612/article/details/126333695)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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