YOLOv5解析 | 参数与性能指标

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了YOLOv5解析 | 参数与性能指标。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

传参

conf_thresiou_thres均位于detect.py文件当中

  • conf_thres:Confidence Threshold,置信度阈值,即以下图片上的值。只显示预测概率超过conf_thres的预测结果

YOLOv5解析 | 参数与性能指标文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-443080.html

  • iou_thres:Intersect over Union Threshold,交并比阈值。
    • IOU值:预测框大小∩真实框大小 / 预测框大小∪真实框大小。预测框与真实框的交集与并集的取值。
    • iou_thres在detect.py中:
      • 越大,则容易将对于同一个物品的不同预测结果 当成 对多个物品的多个预测结果,导致一个物品出现了多个预测结果。
      • 越小,则容易将对于多个物品的不同预测结果 当成 对同一个物品的不同预测结果,导致多个物品只出现了一个预测结果。

评估参数

  • P(Precision),精确率,对类A来说(下面提到的都是被预测成A的):
    • P = 正确数 / 预测总数
    • 或 P = 正确数/ 正确数+错误数
    • 即,预测的东西正确了多少百分比。
  • R(

到了这里,关于YOLOv5解析 | 参数与性能指标的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • YOLOv5(v6.1)解析(四)超参数进化

    本文对YOLOv5项目的超参数算法进行详细阐述,笔者以后会定期讲解关于模型的其他的模块与相关技术,笔者也建立了一个关于目标检测的交流群:781334731,欢迎大家踊跃加入,一起学习鸭! 源码地址:https://github.com/ultralytics/yolov5 打开网址后,点击master可选取不同版本的分支

    2024年02月09日
    浏览(35)
  • YOLOv5源码中的参数超详细解析(2)— 配置文件yolov5s.yaml(包括源码+网络结构图)

    前言: Hello大家好,我是小哥谈。 配置文件yolov5s.yaml在YOLOv5模型训练过程中发挥着至关重要的作用,属于初学者必知必会的文件!在YOLOv5-6.0版本源码中,配置了5种不同大小的网络模型,分别是YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x,其中YOLOv5n是网络深度和宽度最小但检测速度

    2024年02月08日
    浏览(47)
  • 【YOLOv5-6.x】模型参数量param及计算量FLOPs解析

    评价一个用深度学习框架搭建的神经网络模型,除了精确度(比如目标检测中常用的map)指标之外,模型复杂度也必须要考虑,通常用正向推理的计算量(FLOPs)和参数个数(Parameters)来描述模型的复杂度。   参数量 有参数的层主要包括: 卷积层 全连接层 BN层 Embedding层 少数激活

    2024年02月04日
    浏览(40)
  • Yolov5——评估指标

    IoU也称为交并比,评价边界框正确性的度量指标,表示detection box(检测框)与ground truth(真实标签)的交集和并集的比值。 计算公式 所有预测为正样本的结果中,预测正确的比率。 对于多目标检测任务,TP(true positive)表示预测出的正确的框,但问题是我们如何判断这个框

    2024年02月04日
    浏览(46)
  • yoloV5(二)目标检测中常见指标

            对于我们训练处的模型的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的实验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评价标准,这就是性能度量(performance measure).        性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不同的评判

    2024年02月05日
    浏览(46)
  • 单阶段目标检测:YOLOv5中的指标计算

    个人觉得,单目标检测相比分割复杂的地方主要在于(1)样本分配策略(2)预测结果后处理以及指标计算。这次记录一下指标计算,下次有时间记录一下目标检测中的样本分配策略。 本文以YOLOv5 7.0的val代码为例子,解析单阶段目标检测是怎么计算指标的。这里只展示核心代

    2024年02月05日
    浏览(41)
  • 基于YOLOv5n/s/m不同参数量级模型开发构建茶叶嫩芽检测识别模型,使用pruning剪枝技术来对模型进行轻量化处理,探索不同剪枝水平下模型性能影响

    今天有点时间就想着之前遗留的一个问题正好拿过来做一下看看,主要的目的就是想要对训练好的目标检测模型进行剪枝处理,这里就以茶叶嫩芽检测数据场景为例了,在我前面的博文中已经有过相关的实践介绍了,感兴趣的话可以自行移步阅读即可: 《融合CBAM注意力机制

    2024年02月12日
    浏览(36)
  • 基于YOLOv5n/s/m不同参数量级模型开发构建茶叶嫩芽检测识别模型,使用pruning剪枝技术来对模型进行轻量化处理,探索不同剪枝水平下模型性能影响【续】

    这里主要是前一篇博文的后续内容,简单回顾一下:本文选取了n/s/m三款不同量级的模型来依次构建训练模型,所有的参数保持同样的设置,之后探索在不同剪枝处理操作下的性能影响。 在上一篇博文中保持30的剪枝程度得到的效果还是比较理想的。这里进行的是分别进行6

    2024年02月12日
    浏览(38)
  • 目标检测 YOLOv5 - 如何提高模型的指标,提高精确率,召回率,mAP等

    flyfish 文中包括了YOLOv5作者分享的提高模型指标小技巧和吴恩达(Andrew Ng)在做缺陷检测项目( steel sheets for defects)时遇到的需要提高模型指标的问题是如何解决的。 大多数情况下,只要数据集足够大且良好标注(provided your dataset is sufficiently large and well labelled),就可以在不更

    2024年02月05日
    浏览(65)
  • YOLOv5获得大中小目标的AP和AR指标(自制数据集)

    本文简要介绍YOLOv5如何调用pycocotools得到 大中小目标的AP和AR指标 ,评价自制数据集。 代码版本-----YOLOv5_6.0版本。 数据集----Seaships7000数据集,共包含6类7000张船舶图片,其中测试集1400张。 模型-----自制模型。 话不多说,运行示例: 主要参考了以下三个案例,并根据Seaships数

    2024年02月01日
    浏览(136)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包