【目标检测】YOLOv5：添加漏检率和虚检率输出

前言

在目标检测领域，衡量一个模型的优劣的指标往往是mAP，然而实际工程中，有时候更倾向于看漏检率和虚检率。YOLOv5的原始代码并没有这两个指标的输出，因此我想利用原始代码的混淆矩阵，输出这两个指标数值。

指标解释

漏检即原本有目标存在却没有检测出来，换句话说就是原本是目标却检测成了背景。
虚检(虚警)即原本没有目标却误认为有目标，换句话说就是原本是背景却检测成了目标。

首先来看YOLOv5原本输出的混淆矩阵，图中灰色覆盖的地方是原本输出的各类别，也就是输出的正例，最后一行和一列是背景类。
列是模型预测的结果，行是标签的真实结果。可以看到最后一行出现数值，表示出现了漏检；最后一列出现数值，则表示出现了虚检。

代码改进

现在来看YOLOv5输出的混淆矩阵代码部分，代码主要位于metrics.py的ConfusionMatrix类中。

class ConfusionMatrix:
    # Updated version of https://github.com/kaanakan/object_detection_confusion_matrix
    def __init__(self, nc, conf=0.25, iou_thres=0.45):
        """
        params nc: 数据集类别个数
        params conf: 预测框置信度阈值
        Params iou_thres: iou阈值
        """
        self.matrix = np.zeros((nc + 1, nc + 1))  # +1的目的是添加背景类
        self.nc = nc  # number of classes
        self.conf = conf
        self.iou_thres = iou_thres
        self.lou = 0
        self.total = 0
        self.xu = 0

    def process_batch(self, detections, labels):
        """
        Return intersection-over-union (Jaccard index) of boxes.
        Both sets of boxes are expected to be in (x1, y1, x2, y2) format.
        Arguments:
            detections (Array[N, 6]), x1, y1, x2, y2, conf, class
            labels (Array[M, 5]), class, x1, y1, x2, y2
        Returns:
            None, updates confusion matrix accordingly
        """
        detections = detections[detections[:, 4] > self.conf]  # 筛除置信度过低的预测框(和nms差不多)
        gt_classes = labels[:, 0].int()
        detection_classes = detections[:, 5].int()
        iou = general.box_iou(labels[:, 1:], detections[:, :4])

        x = torch.where(iou > self.iou_thres)
        if x[0].shape[0]:
            matches = torch.cat((torch.stack(x, 1), iou[x[0], x[1]][:, None]), 1).cpu().numpy()
            if x[0].shape[0] > 1:
                matches = matches[matches[:, 2].argsort()[::-1]]
                matches = matches[np.unique(matches[:, 1], return_index=True)[1]]
                matches = matches[matches[:, 2].argsort()[::-1]]
                matches = matches[np.unique(matches[:, 0], return_index=True)[1]]
        else:
            matches = np.zeros((0, 3))

        n = matches.shape[0] > 0
        m0, m1, _ = matches.transpose().astype(np.int16)
        for i, gc in enumerate(gt_classes):
            j = m0 == i
            if n and sum(j) == 1:
                #  如果sum(j)=1 说明gt[i]这个真实框被某个预测框检测到了
                self.matrix[gc, detection_classes[m1[j]]] += 1  # correct
            else:
                #  如果sum(j)=0 说明gt[i]这个真实框没用被任何预测框检测到 也就是说这个真实框被检测成了背景框
                self.matrix[self.nc, gc] += 1  # background FP

        if n:
            for i, dc in enumerate(detection_classes):
                if not any(m1 == i):
                    self.matrix[dc, self.nc] += 1  # background FN

        self.lou = sum(self.matrix[-1, :])
        self.total = sum(sum(self.matrix))
        self.xu = sum(self.matrix[:, -1])

    def matrix(self):
        return self.matrix

    def plot(self, save_dir='', names=()):
        try:
            import seaborn as sn
            # 按照每一列进行归一化
            array = self.matrix / (self.matrix.sum(0).reshape(1, self.nc + 1) + 1E-6)  # normalize
            array[array < 0.005] = np.nan  # don't annotate (would appear as 0.00)

            fig = plt.figure(figsize=(12, 9), tight_layout=True)
            sn.set(font_scale=1.0 if self.nc < 50 else 0.8)  # for label size
            labels = (0 < len(names) < 99) and len(names) == self.nc  # apply names to ticklabels
            sn.heatmap(array, annot=self.nc < 30, annot_kws={"size": 8}, cmap='Blues', fmt='.2f', square=True,
                       xticklabels=names + ['background FP'] if labels else "auto",
                       yticklabels=names + ['background FN'] if labels else "auto").set_facecolor((1, 1, 1))
            fig.axes[0].set_xlabel('True')
            fig.axes[0].set_ylabel('Predicted')
            fig.savefig(Path(save_dir) / 'confusion_matrix.png', dpi=250)
        except Exception as e:
            pass

    def print(self):
        for i in range(self.nc + 1):
            print(' '.join(map(str, self.matrix[i])))

阅读代码可以发现，混淆矩阵再绘制时对每一列单独进行了归一化，那么再绘制之前，混淆矩阵存储了每一个预测结果和真实结果的数目。

于是我添加了三个属性self.lou、self.total = 0、self.xu = 0，分别统计漏检目标数目，总目标数目和虚检目标数目。

漏检目标数目只需要将混淆矩阵最后一行相加，虚检目标数目只需要将混淆矩阵最后一列相加，总目标数目则将混淆矩阵所有数量相加。

然后在test.py中进行添加：

    # Print speeds
    t = tuple(x / seen * 1E3 for x in (t0, t1, t0 + t1)) + (imgsz, imgsz, batch_size)  # tuple
    if not training:
        print('Speed: %.1f/%.1f/%.1f ms inference/NMS/total per %gx%g image at batch-size %g' % t)

    # 计算漏检率
    print("漏检样本数为：")
    print(int(confusion_matrix.lou))
    print("漏检率为：")
    print(confusion_matrix.lou / confusion_matrix.total)
    # 计算虚检率
    print("虚检样本数为：")
    print(int(confusion_matrix.xu))
    print("虚检率为：")
    print(confusion_matrix.xu / confusion_matrix.total)

    # Plots
    if plots:
        confusion_matrix.plot(save_dir=save_dir, names=list(names.values()))
        if wandb_logger and wandb_logger.wandb:
            val_batches = [wandb_logger.wandb.Image(str(f), caption=f.name) for f in sorted(save_dir.glob('test*.jpg'))]
            wandb_logger.log({"Validation": val_batches})
    if wandb_images:
        wandb_logger.log({"Bounding Box Debugger/Images": wandb_images})

输出效果：

2022.8.8更

Bug修复

突然想到前面的代码有个Bug，计算漏检率不应该采用混淆矩阵的全部内容，而只需采用混淆矩阵中的正例样本数目，否则分母将虚检的目标也混合进去，导致结果偏小。

直观理解，输出混淆矩阵可视化：分母应该是红框内的所有内容

metrics.py修改：

class ConfusionMatrix:
    # Updated version of https://github.com/kaanakan/object_detection_confusion_matrix
    def __init__(self, nc, conf=0.25, iou_thres=0.45):
        """
        params nc: 数据集类别个数
        params conf: 预测框置信度阈值
        Params iou_thres: iou阈值
        """
        self.matrix = np.zeros((nc + 1, nc + 1))  # +1的目的是添加背景类
        self.nc = nc  # number of classes
        self.conf = conf
        self.iou_thres = iou_thres
        self.lou = 0
        self.total = 0
        self.xu = 0
        self.class_total = 0

    def process_batch(self, detections, labels):
        """
        Return intersection-over-union (Jaccard index) of boxes.
        Both sets of boxes are expected to be in (x1, y1, x2, y2) format.
        Arguments:
            detections (Array[N, 6]), x1, y1, x2, y2, conf, class
            labels (Array[M, 5]), class, x1, y1, x2, y2
        Returns:
            None, updates confusion matrix accordingly
        """
        detections = detections[detections[:, 4] > self.conf]  # 筛除置信度过低的预测框(和nms差不多)
        gt_classes = labels[:, 0].int()
        detection_classes = detections[:, 5].int()
        iou = general.box_iou(labels[:, 1:], detections[:, :4])

        x = torch.where(iou > self.iou_thres)
        if x[0].shape[0]:
            matches = torch.cat((torch.stack(x, 1), iou[x[0], x[1]][:, None]), 1).cpu().numpy()
            if x[0].shape[0] > 1:
                matches = matches[matches[:, 2].argsort()[::-1]]
                matches = matches[np.unique(matches[:, 1], return_index=True)[1]]
                matches = matches[matches[:, 2].argsort()[::-1]]
                matches = matches[np.unique(matches[:, 0], return_index=True)[1]]
        else:
            matches = np.zeros((0, 3))

        n = matches.shape[0] > 0
        m0, m1, _ = matches.transpose().astype(np.int16)
        for i, gc in enumerate(gt_classes):
            j = m0 == i
            if n and sum(j) == 1:
                #  如果sum(j)=1 说明gt[i]这个真实框被某个预测框检测到了
                self.matrix[gc, detection_classes[m1[j]]] += 1  # correct
            else:
                #  如果sum(j)=0 说明gt[i]这个真实框没用被任何预测框检测到 也就是说这个真实框被检测成了背景框
                self.matrix[self.nc, gc] += 1  # background FP

        if n:
            for i, dc in enumerate(detection_classes):
                if not any(m1 == i):
                    self.matrix[dc, self.nc] += 1  # background FN

        self.lou = sum(self.matrix[-1, :])
        self.total = sum(sum(self.matrix))
        self.xu = sum(self.matrix[:, -1])
        self.class_total = sum(sum(self.matrix)[: -1])


    def matrix(self):
        return self.matrix

    def plot(self, save_dir='', names=()):
        try:
            import seaborn as sn
            # 按照每一列进行归一化
            array = self.matrix / (self.matrix.sum(0).reshape(1, self.nc + 1) + 1E-6)  # normalize
            array[array < 0.005] = np.nan  # don't annotate (would appear as 0.00)

            fig = plt.figure(figsize=(12, 9), tight_layout=True)
            sn.set(font='SimHei', font_scale=1.0 if self.nc < 50 else 0.8)  # for label size
            labels = (0 < len(names) < 99) and len(names) == self.nc  # apply names to ticklabels
            sn.heatmap(array, annot=self.nc < 30, annot_kws={"size": 8}, cmap='Blues', fmt='.2f', square=True,
                       xticklabels=names + ['background FP'] if labels else "auto",
                       yticklabels=names + ['background FN'] if labels else "auto").set_facecolor((1, 1, 1))
            fig.axes[0].set_xlabel('True')
            fig.axes[0].set_ylabel('Predicted')
            fig.savefig(Path(save_dir) / 'confusion_matrix.png', dpi=250)
        except Exception as e:
            pass

    def print(self):
        for i in range(self.nc + 1):
            print(' '.join(map(str, self.matrix[i])))

test.py修改：

# 计算漏检率
print("漏检样本数为：")
print(int(confusion_matrix.lou))
print("漏检率为：")
print(confusion_matrix.lou / confusion_matrix.class_total)
# 计算虚检率
print("虚检样本数为：")
print(int(confusion_matrix.xu))
print("虚检率为：")
print(confusion_matrix.xu / confusion_matrix.total)

2022.8.10更

训练拓展

突然想到一个问题：其实YOLOv5本身输出指标包含了准确率§和召回率®。
在一些博文中提到：漏检率=1-召回率，在YOLOv5中也可以这样理解吗？
回顾一下召回率的计算公式：R = TP / (TP+FN)，通俗的说，召回率就是来衡量真实样本中，被检测正确的比例。
这里的TP（true positive）表示预测出的正确的框，即通过模型预测出的框，逐个与该图像的标注框求iou，如果与标注框产生的最大iou大于之前设置好的iou阈值，并且此预测框对应的标签与通过iou操作找到的标注框标签一致。
换句话说，YOLOv5的召回率分子的TP只有斜对角线上的值，检测出来但分类错误依然被视作FN，因此，自己计算的漏检率和召回率并不是严格互补的关系。

进一步思考，有没有办法让模型训练以降低漏检率为目标呢，也就是以召回率最高来保存模型。

先来看看YOLOv5模型的保存逻辑：
在train.py中，定义了一个fi指标：

# Update best mAP
fi = fitness(np.array(results).reshape(1, -1))  # weighted combination of [P, R, mAP@.5, mAP@.5-.95]
if fi > best_fitness:
    best_fitness = fi
wandb_logger.end_epoch(best_result=best_fitness == fi)

这个指标在metrics.py中进行定义得到：

def fitness(x):
    # Model fitness as a weighted combination of metrics
    w = [0.0, 0.0, 0.1, 0.9]  # weights for [P, R, mAP@0.5, mAP@0.5:0.95]
    return (x[:, :4] * w).sum(1)

也就是说，YOLOv5的模型保存逻辑实际上是0.1的mAP@0.5 x mAP@0.5:0.95，这里定义了四个权重，以R为目标只需修改对应权重即可。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-443163.html

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