yolov5s输出测试集的评价指标
时间: 2023-10-30 07:03:53 浏览: 183
Yolov5s模型在输出测试集时，常用的评价指标有以下几个：
1. Precision（精确率）：用于衡量模型预测为正样本的准确性，即预测为正样本且正确的比例。计算方式为：TP / (TP + FP)，其中TP表示真正例（模型预测为正样本且正确），FP表示假正例（模型预测为正样本但错误）。
2. Recall（召回率）：用于衡量模型对正样本的覆盖程度，即预测为正样本且正确的比例。计算方式为：TP / (TP + FN)，其中TP表示真正例，FN表示假负例（模型未能检测到的正样本）。
3. mAP（平均精度均值）：用于综合评估模型在不同类别下的检测性能。mAP计算方式较复杂，一般分为两个步骤：首先计算每个类别的AP（精度均值），然后对所有类别的AP进行平均。AP的计算方式是根据不同IoU阈值下的精确率-召回率曲线计算得到。
这些评价指标能够提供关于模型在测试集上的性能表现的定量度量，帮助评估模型的准确性和召回能力。
相关问题
yolov5s与5m的区别
### YOLOv5s与YOLOv5m模型架构及性能差异
#### 架构上的不同
YOLOv5系列中的各个版本主要基于相同的框架构建，但在网络深度和宽度上有所调整。对于较小规模的YOLOv5s而言，其设计更加紧凑，在保持一定检测精度的同时追求更高的推理速度；而较大尺寸的YOLOv5m则增加了更多的卷积层以及更宽泛的特征图通道数来提升识别准确性[^1]。
具体来说：
- **YOLOv5s**：此版本采用了较少数量的基础模块（如CSPBlock），并且每一层内的滤波器数目相对较低。这样的配置使得整个网络结构更为轻量化，适合资源受限环境下的实时目标检测任务。
- **YOLOv5m**：相较于前者，该变体引入了额外的残差连接路径并扩展了各阶段的感受野范围。同时，每级输出特征映射的空间分辨率也相应提高，从而增强了对复杂场景中小物体的有效捕捉能力。
#### 性能对比
在官方给出的数据集测试结果中显示，随着模型参数量的增长，YOLOv5m能够在多个评价指标方面取得优于YOLOv5s的表现，特别是在AP@[.5:.95]这一衡量标准下差距较为明显。然而值得注意的是，这种改进是以牺牲部分运行效率为代价换取而来——即YOLOv5m所需计算成本更高，推断耗时时长也会随之增加[^2]。
```python
import torch
from yolov5 import models
model_s = models.create('yolov5s')
model_m = models.create('yolov5m')
print(f"Model Size Comparison:")
print(f"- Number of Parameters (YoloV5-s): {sum(p.numel() for p in model_s.parameters())}")
print(f"- Number of Parameters (YoloV5-m): {sum(p.numel() for p in model_m.parameters())}")
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)
with torch.no_grad():
output_s = model_s(dummy_input)
output_m = model_m(dummy_input)
print("\nInference Time Measurement...")
# 假设已经定义了一个计时函数 measure_infer_time()
infer_time_s = measure_infer_time(model_s, dummy_input)
infer_time_m = measure_infer_time(model_m, dummy_input)
print(f"Inference time comparison:\n"
f"- Inference Time (YoloV5-s): {infer_time_s}\n"
f"- Inference Time (YoloV5-m): {infer_time_m}")
```
yolov5onnx模型测试
### 如何测试 YOLOv5 ONNX 模型的准确率和性能
#### 使用Python环境准备
为了评估YOLOv5 ONNX模型的表现，需先设置好Python工作环境。确保已安装必要的库如`onnxruntime`, `opencv-python`, 和 `numpy`. 这些包可以通过pip命令轻松获取。
```bash
pip install onnxruntime opencv-python numpy
```
#### 加载并初始化ONNX Runtime会话
创建一个Python脚本来加载训练好的YOLOv5 ONNX模型，并通过ONNX Runtime来执行推理操作。这一步骤对于后续输入图像预处理以及输出解析至关重要[^1].
```python
import onnxruntime as ort
import cv2
import numpy as np
# 初始化ONNX运行时会话
session = ort.InferenceSession('path/to/yolov5s.onnx')
input_name = session.get_inputs()[0].name
output_names = [o.name for o in session.get_outputs()]
```
#### 图像预处理与后处理逻辑
针对每张待测图片，在送入模型之前要按照特定的方式调整尺寸、归一化像素值等；而在得到预测结果之后，则需要解码边界框坐标、置信度分数及类别标签以便于可视化或计算指标[^3].
```python
def preprocess(image_path, input_size=(640, 640)):
img = cv2.imread(image_path)
resized_img = cv2.resize(img, dsize=input_size)
normalized_img = (resized_img / 255.).astype(np.float32)[np.newaxis,...]
transposed_img = np.transpose(normalized_img, axes=[0, 3, 1, 2])
return transposed_img
def postprocess(outputs):
boxes, scores, classes = outputs[:3]
# 解析boxes,scores,classes到可读形式...
pass
```
#### 执行推理过程
利用上述定义的方法完成单次推断流程，即从原始图像经过转换成为适合喂给神经网络的形式直至最终获得检测结果的过程.
```python
image_data = preprocess('test_image.jpg')
# Run inference using the loaded model and preprocessed image data.
outputs = session.run(output_names, {input_name: image_data})
detections = postprocess(outputs)
print(detections)
```
#### 准确性和性能评测方法
当拥有一系列标注过的验证集样本及其对应的真值信息时，可以采用多种方式衡量模型表现：
- **mAP(mean Average Precision)** 是最常用的目标检测评价标准之一，它综合考虑了不同IoU阈值下的平均精确度均值。
- 对于实时应用来说，除了关心识别效果外还需要考察系统的响应时间——也就是每次调用inference函数所耗费的时间长度。可通过多次重复实验取其平均值得出较为稳定的估计值[^2].
- 如果存在GPU加速选项的话，建议对比CPU/GPU两种模式下各自的效率差异，从而决定最适合实际应用场景的选择方案[^4].
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激光投射键盘相信大家之前也有所听说，他通过光学手段，将计算机键盘的画面通过激光投影到任意的平面上（如桌面）上，并且允许操作者像使用真实键盘那样进行输入操作。
虚拟激光键盘设计方案概述:
我们的设计基于了PC机上进行的计算机视觉来处理按键事件。采用了一个由摄像头和激光器组成的测距系统工作。
本设计所需要的硬件非常简单，只需要3个核心部件即可实现:一个摄像头、一个激光器以及投射键盘图案的投射激光。这也是正是低成本的奥秘所在了。
当用户在桌上“按下”一个虚拟的按键后，手指上反射的激光信号会被摄像头捕捉。随后安装在PC/Mac上的信号处理软件就会进行最核心的工作:通过反射的激光光斑定位用户的指尖位置，并求出对应的按键:
虚拟激光键盘效果图如下:
视频演示:
虚拟激光键盘原理分析:
在具体介绍实现过程前，我们首先需要分析这类激光投影键盘的工作原理以及给出解决问题的思路，这样也可方便大家举一反三。首先需要解决的核心问题有这么两个:
如何产生键盘的画面？
如何检测键盘输入事件？
产生键盘画面
对于产生键盘画面，可能很多人认为这种画面是通过激光+高速光学振镜来得到的。这种方式虽然在技术上是完全可行的，但由于需要采用精密的机械部件，成本非常高，并且也难以做成轻便的产品。
通过光学振镜扫描产生的激光投影画面截图
实际上在激光投影键盘产品中，这类画面往往是通过全息投影技术得到的。激光器通过照射先前保存有键盘画面的全息镜片的方式在目标平面上产生相应的画面。这种方式的成本非常低廉，市面销售的激光笔常配备的投影图案的镜头也是用这种原理产生的。
不过这类全息投影方式对于DIY来说仍旧不现实，幸好得益于目前网络的便利——通过网购可以直接买到用于产生激光键盘画面的全息投影设备了，且成本在￥50以内。
更多详细介绍详见附件内容。
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构建基于ajax, jsp, Hibernate的博客网站源码解析
根据提供的文件信息，本篇内容将专注于解释和阐述ajax、jsp、Hibernate以及构建博客网站的相关知识点。
### AJAX
AJAX（Asynchronous JavaScript and XML）是一种用于创建快速动态网页的技术，它允许网页在不重新加载整个页面的情况下，与服务器交换数据并更新部分网页内容。AJAX的核心是JavaScript中的XMLHttpRequest对象，通过这个对象，JavaScript可以异步地向服务器请求数据。此外，现代AJAX开发中，常常用到jQuery中的$.ajax()方法，因为其简化了AJAX请求的处理过程。
AJAX的特点主要包括：
- 异步性：用户操作与数据传输是异步进行的，不会影响用户体验。
- 局部更新：只更新需要更新的内容，而不是整个页面，提高了数据交互效率。
- 前后端分离：AJAX技术允许前后端分离开发，让前端开发者专注于界面和用户体验，后端开发者专注于业务逻辑和数据处理。
### JSP
JSP（Java Server Pages）是一种动态网页技术标准，它允许开发者将Java代码嵌入到HTML页面中，从而实现动态内容的生成。JSP页面在服务器端执行，并将生成的HTML发送到客户端浏览器。JSP是Java EE（Java Platform, Enterprise Edition）的一部分。
JSP的基本工作原理：
- 当客户端首次请求JSP页面时，服务器会将JSP文件转换为Servlet。
- 服务器上的JSP容器（如Apache Tomcat）负责编译并执行转换后的Servlet。
- Servlet生成HTML内容，并发送给客户端浏览器。
JSP页面中常见的元素包括：
- 指令（Directives）：如page、include、taglib等。
- 脚本元素：脚本声明（Script declarations）、脚本表达式（Scriptlet）和脚本片段（Expression）。
- 标准动作：如jsp:useBean、jsp:setProperty、jsp:getProperty等。
- 注释：在客户端浏览器中不可见的注释。
### Hibernate
Hibernate是一个开源的对象关系映射（ORM）框架，它提供了从Java对象到数据库表的映射，简化了数据库编程。通过Hibernate，开发者可以将Java对象持久化到数据库中，并从数据库中检索它们，而无需直接编写SQL语句或掌握复杂的JDBC编程。
Hibernate的主要优点包括：
- ORM映射：将对象模型映射到关系型数据库的表结构。
- 缓存机制：提供了二级缓存，优化数据访问性能。
- 数据查询：提供HQL（Hibernate Query Language）和Criteria API等查询方式。
- 延迟加载：可以配置对象或对象集合的延迟加载，以提高性能。
### 博客网站开发
构建一个博客网站涉及到前端页面设计、后端逻辑处理、数据库设计等多个方面。使用ajax、jsp、Hibernate技术栈，开发者可以更高效地构建功能完备的博客系统。
#### 前端页面设计
前端主要通过HTML、CSS和JavaScript来实现，其中ajax技术可以用来异步获取文章内容、用户评论等，无需刷新页面即可更新内容。
#### 后端逻辑处理
JSP可以在服务器端动态生成HTML内容，根据用户请求和数据库中的数据渲染页面。Hibernate作为ORM框架，可以处理Java对象与数据库表之间的映射，并提供数据库的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。
#### 数据库设计
博客网站的数据库设计通常包含多个表，如用户表（存储用户信息）、文章表（存储文章信息）、评论表（存储用户评论信息）等。使用Hibernate框架可以简化数据库操作，同时确保数据的一致性和安全性。
#### 安全性和性能优化
安全性是构建网站时需要考虑的重要方面，包括但不限于SQL注入防护、XSS攻击防护、会话管理等。性能优化方面，可以利用Hibernate的缓存机制，以及对JSP页面和ajax请求进行适当的缓存处理。
### 结论
ajax、jsp、Hibernate技术结合可以构建出高效、动态、易于维护的博客网站。在开发过程中，应当关注前后端分离、用户体验优化、系统性能和安全性等关键要素，确保博客网站的稳定和长期可用性。通过本篇文章，读者应该已经对这些技术有了初步了解，并能够结合文件提供的源码开始进行相关开发实践。
【Unity Sunny Land关卡设计高级指南】：打造完美关卡的8大技巧
# 1. Unity关卡设计概述
## 1.1 关卡设计的核心要素
关卡设计作为游戏开发中不可或缺的一环，承担着构建游戏世界、呈现故事背景、引导玩家体验和激发玩家兴趣的责任。一个优秀的关卡不仅需要有吸引人的视觉效果和有趣的挑战，还需平衡玩家体验，提供连贯的游戏故事。
## 1.2 关卡设计师的角色
在Unity引擎的环境下，关卡设计师需要具备对场景布局、角色互动、剧情
C++ 模版
<think>我们正在讨论C++模板的使用和常见问题。根据用户要求，所有行内数学表达式使用$...$，独立公式使用$$...$$，用中文回答，并生成相关问题。同时，回答要结构清晰，帮助用户逐步解决问题。
首先，回顾用户的问题：用户想了解C++模板的使用和常见问题。我们将从以下几个方面展开：
1. 模板的基本概念和用途
2. 函数模板和类模板
3. 模板特化和偏特化
4. 模板元编程简介
5. 常见问题及解决方案
注意：在回答中，我们会引用站内提供的引用内容（引用[1]和引用[2]）作为参考，但主要围绕模板展开。
### 1. 模板的基本概念和用途
C++模板是一种支持泛型编程的特性，允许
C#随机数摇奖系统功能及隐藏开关揭秘
### C#摇奖系统知识点梳理
#### 1. C#语言基础
C#（发音为“看井”）是由微软开发的一种面向对象的、类型安全的编程语言。它是.NET框架的核心语言之一，广泛用于开发Windows应用程序、ASP.NET网站、Web服务等。C#提供丰富的数据类型、控制结构和异常处理机制，这使得它在构建复杂应用程序时具有很强的表达能力。
#### 2. 随机数的生成
在编程中，随机数生成是常见的需求之一，尤其在需要模拟抽奖、游戏等场景时。C#提供了System.Random类来生成随机数。Random类的实例可以生成一个伪随机数序列，这些数在统计学上被认为是随机的，但它们是由确定的算法生成，因此每次运行程序时产生的随机数序列相同，除非改变种子值。
```csharp
using System;
class Program
{
static void Main()
{
Random rand = new Random();
for(int i = 0; i < 10; i++)
{
Console.WriteLine(rand.Next(1, 101)); // 生成1到100之间的随机数
}
}
}
```
#### 3. 摇奖系统设计
摇奖系统通常需要以下功能：
- 用户界面：显示摇奖结果的界面。
- 随机数生成：用于确定摇奖结果的随机数。
- 动画效果：模拟摇奖的视觉效果。
- 奖项管理：定义摇奖中可能获得的奖品。
- 规则设置：定义摇奖规则，比如中奖概率等。
在C#中，可以使用Windows Forms或WPF技术构建用户界面，并集成上述功能以创建一个完整的摇奖系统。
#### 4. 暗藏的开关（隐藏控制）
标题中提到的“暗藏的开关”通常是指在程序中实现的一个不易被察觉的控制逻辑，用于在特定条件下改变程序的行为。在摇奖系统中，这样的开关可能用于控制中奖的概率、启动或停止摇奖、强制显示特定的结果等。
#### 5. 测试
对于摇奖系统来说，测试是一个非常重要的环节。测试可以确保程序按照预期工作，随机数生成器的随机性符合要求，用户界面友好，以及隐藏的控制逻辑不会被轻易发现或利用。测试可能包括单元测试、集成测试、压力测试等多个方面。
#### 6. System.Random类的局限性
System.Random虽然方便使用，但也有其局限性。其生成的随机数序列具有一定的周期性，并且如果使用不当（例如使用相同的种子创建多个实例），可能会导致生成相同的随机数序列。在安全性要求较高的场合，如密码学应用，推荐使用更加安全的随机数生成方式，比如RNGCryptoServiceProvider。
#### 7. Windows Forms技术
Windows Forms是.NET框架中用于创建图形用户界面应用程序的库。它提供了一套丰富的控件，如按钮、文本框、标签等，以及它们的事件处理机制，允许开发者设计出视觉效果良好且功能丰富的桌面应用程序。
#### 8. WPF技术
WPF（Windows Presentation Foundation）是.NET框架中用于构建桌面应用程序用户界面的另一种技术。与Windows Forms相比，WPF提供了更现代化的控件集，支持更复杂的布局和样式，以及3D图形和动画效果。WPF的XAML标记语言允许开发者以声明性的方式设计用户界面，与C#代码分离，易于维护和更新。
#### 9. 压缩包子文件TransBallDemo分析
从文件名“TransBallDemo”可以推测，这可能是一个C#的示例程序或者演示程序，其中“TransBall”可能表示旋转的球体，暗示该程序包含了动画效果，可能是用来模拟转动的球体（如转盘或摇奖球）。该文件可能是用来展示如何实现一个带有视觉动画效果的摇奖系统的C#程序。
总结以上内容，我们可以得出构建一个C#摇奖系统需要深入理解C#语言及其随机数生成机制，设计用户界面，集成动画效果，确保隐藏控制逻辑的安全性，以及全面测试系统以保证其正确性和公平性。通过掌握Windows Forms或WPF技术，可以进一步增强系统的视觉和交互体验。
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数据驱动技术在管道缺陷检测领域展现出强大的力量，本文首先概述了数据驱动的力量和管道缺陷判别的基础理论。接着，重点探讨了管道缺陷的类型与特征、数据采集与预处理、数据驱动模型的选择与构建。在实践技巧章节，本文详述了实战数据集的准备与处理、缺陷识别算法的应用、以及性能评估与模型优化。此外，高级应用章节深入讨论了实时数据处理分析、多模态数据融合技术、以及深度学习在缺