知道每个Epoch的Recall如何计算总的Recall

每个Epoch的Recall是通过计算模型在该Epoch中正确预测出的正样本数量与实际正样本数量的比例得出的。如果要计算总的Recall，可以先将所有Epoch中正确预测出的正样本数量累加起来，再将其除以所有Epoch中实际正样本数量的总和。这样就可以得到总的Recall。公式如下：

总的Recall = (∑每个Epoch中正确预测出的正样本数量) / (∑每个Epoch中实际正样本数量)

相关问题

yolo如何提高recall

为了提高YOLO的召回率，可以采取以下策略：
1. 调整模型参数，例如Epoch/batch_size的调整，防止出现过拟合，当然也不能出现欠拟合。同时，要保证数据集具有特征的多样性，同种类别也要有足够的数量，主要的重点类别之间数量要均衡。这样训练出的模型具更广泛的检测识别能力，且可以减少误识类别的现象，对召回率的提升均有帮助。
2. 开启YOLOv4中的Mosaic数据增强，继续自主的数据增强。在必要情况下增多anchors锚框的种类(只在存在一些刁钻比例垃圾时才使用)。
3. 通过调整判定与真实框匹配的IOU值和置信度阈值，再进一步提高recall。在上限足够的情况下，可以通过调整置信度阈值来使得recall>=95%。

在计算机视觉任务中，对于在二阶段检测算法中的第一阶段训练结果的评估中所得到的recall-epoch曲线，我们应该关注这种曲线中的什么元素，是最大值还是epoch最大时的recall值呢，为什么？

在计算机视觉任务中，对于二阶段检测算法中的第一阶段训练结果的评估，recall-epoch曲线是一个非常重要的指标。在这个曲线中，我们通常关注的是最大值，而不是epoch最大时的recall值。

最大值：recall-epoch曲线的最大值表示模型在达到最佳性能时的召回率。这个值通常是我们关注的最重要的指标之一，因为它表示了模型的性能上限。

epoch最大时的recall值：epoch最大时的recall值只是recall-epoch曲线上一个点的值，而且这个点的位置可能并不是最优的。此外，我们也不能仅仅从这个点的值来评估模型的性能，因为我们也需要考虑其它阈值下的性能表现。因此，我们更应该关注整个recall-epoch曲线的形态，而不是其中某个点的值。