yolov9中P和R
时间: 2024-12-15 08:12:26 浏览: 70
YOLOv9(You Only Look Once version 9)是一种实时目标检测算法,它基于YOLO系列,是一个快速而准确的对象检测模型。其中P和R通常指的是Precision(精确率)和Recall(召回率),这两个指标在评估机器学习模型性能时非常关键。
- **Precision** (P): 精确率是指模型预测为正类(例如目标物体)的样本中实际是正类的比例。计算公式是 TP / (TP + FP),其中TP是真正例(True Positive,即正确识别的目标),FP是假正例(False Positive,即误判为目标的非目标)。
- **Recall** (R): 召回率是指所有实际存在的正类(正样本)中,模型能正确识别出来的比例。计算公式是 TP / (TP + FN),其中FN是假负例(False Negative,即漏检的目标)。
在YOLOv9中,高精度(P)意味着模型在预测时较少错误地将其他物品识别为目标,而高召回(R)则表示模型能够找到大部分存在的目标。在目标检测任务中,理想的情况是同时提高这两个指标,但在实际应用中,往往需要在它们之间寻找一个平衡点,因为提高一个可能会牺牲另一个。
相关问题
yolov5的p和r
Yolov5中的P和R分别代表精确率(Precision)和召回率(Recall)。这是用于评估目标检测模型性能的两个重要指标。
精确率(P)表示模型预测为正样本中的真实正样本的比例,即正确预测为正样本的数量与所有预测为正样本的数量的比值。精确率高表示模型更准确地识别正样本,但可能会漏掉一些真实正样本。
召回率(R)表示模型正确预测为正样本的数量与真实正样本的数量的比例,即模型成功找到的正样本数量与所有真实正样本数量的比值。召回率高表示模型能够更好地找到真实正样本,但可能会将一些负样本错误地预测为正样本。
精确率和召回率是一对相互制约的指标,通常需要权衡其中之一来优化模型性能。在目标检测任务中,我们希望模型能够同时具有较高的精确率和召回率,以获得更好的检测结果。
yolov5中P,R,mAP
### YOLOv5 中 P (精确率)、R (召回率) 和 mAP (平均精度均值)
#### 精确率(Precision, P)
精确率是指模型预测为正类别的样本中有多少是真正的正类别。对于目标检测而言,这表示被识别为目标的对象中实际确实是该对象的比例。
\[ \text{Precision} = \frac{\text{True Positives}}{\text{True Positives + False Positives}} \]
在YOLOv5中,当一个边界框与真实标签之间的交并比(IoU)超过设定阈值时,则认为这是一个正确的检测[^3]。
#### 召回率(Recall, R)
召回率指的是所有真实的正类别中有多少比例被成功检出。具体来说,在目标检测场景下,这是指所有应该被发现的目标里有多少确实找到了。
\[ \text{Recall} = \frac{\text{True Positives}}{\text{True Positives + False Negatives}} \]
同样地,只有IoU高于给定标准才会被认为是有效的匹配。
#### 平均精度均值(mAP)
mAP 是一种综合评估指标,用于评价不同置信度下的整体性能表现。它基于每个类别的 AP 值来计算:
1. 对于每一个可能的 IoU 阈值(通常从0.5到0.95),分别计算 Precision-Recall 曲线;
2. 将这些曲线下面围成区域的面积作为对应的 AP;
3. 所有类别上得到的所有 AP 的平均数就是最终的 mAP。
因此,更高的 mAP 表明模型不仅能够更准确地区分物体,而且还能更好地定位它们的位置。
```python
def calculate_map(precisions, recalls):
"""
Calculate the mean Average Precision given precision and recall lists.
Args:
precisions(list): List of precision values at different thresholds.
recalls(list): Corresponding list of recall values.
Returns:
float: The calculated mAP value.
"""
# Sort by increasing order of recall while keeping corresponding pairs together
sorted_pairs = sorted(zip(recalls, precisions), key=lambda pair: pair[0])
recalls_sorted, precisions_sorted = zip(*sorted_pairs)
# Compute interpolated precision
for i in range(len(precisions_sorted)-2, -1, -1):
precisions_sorted[i] = max(precisions_sorted[i], precisions_sorted[i+1])
# Find points where recall changes value
indices = []
last_recall = 0
for idx, r in enumerate(recalls_sorted):
if not np.isclose(r, last_recall):
indices.append(idx)
last_recall = r
# Sum up areas under curve using trapezoidal rule
ap_sum = sum((recalls_sorted[j]-recalls_sorted[j-1])*precisions_sorted[j] for j in indices if j>0)
return ap_sum / len(indices) if indices else 0
```
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