YOLOv5s 训练的mAP@0.5曲线是训练集还是验证集上得到的,map0.5的意义以及提高map@0.5的方法有哪些
时间: 2023-03-26 08:03:17 浏览: 229
YOLOv5s 训练的 mAP@.5 曲线是在验证集上得到的。mAP@.5 是指在 IoU 阈值为 .5 的情况下,检测框与真实框的重叠面积占真实框面积的比例。提高 mAP@.5 的方法包括增加训练数据、调整模型结构、优化训练参数等。
相关问题
yolov5s中的mAP的曲线变化图是什么东西
在YOLOv5中,mAP(平均精度均值)曲线变化图是针对目标检测模型在测试数据集上的表现进行评估的一种指标。该曲线图显示了在不同阈值下的召回率和精度之间的关系,通常使用11个不同的阈值来计算。在这个图中,横轴表示召回率(Recall),纵轴表示精度(Precision),曲线的形状表示不同的阈值。mAP是在不同阈值下的平均精度均值,即将曲线下的面积平均分配到11个点。因此,mAP曲线变化图可以帮助我们理解模型的性能如何随着阈值的变化而变化,并且可以帮助我们选择最佳的阈值来优化模型的表现。
yolov5s map
根据引用内容,YOLOv5s的mAP(mean Average Precision)是指模型在测试集上的平均精度。然而,没有提供YOLOv5s的mAP值,因此无法直接回答该问题。如果您对YOLOv5s的mAP值感兴趣,建议您运行训练并查看训练过程中的相关指标和评估结果,例如训练损失、mAP值等。可以通过查看训练输出的结果图(列车损失、价值损失、P、R、mAP)、PR 曲线、混淆矩阵、训练镶嵌、测试结果和数据集统计图像来获取更多信息。
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