yolov8 p 和r
时间: 2025-02-20 22:36:42 浏览: 68
### YOLOv8 Precision 和 Recall 解释
在目标检测领域,Precision(精确率)和Recall(召回率)是非常重要的评估指标。对于YOLOv8模型而言,这两个指标用于衡量模型性能。
#### 定义
- **Precision (精确率)** 表示预测为正类别的样本中有多少是真的正类别实例。计算方式如下:
\[ \text{Precision} = \frac{\text{True Positives}}{\text{True Positives} + \text{False Positives}} \]
其中 True Positives 是指被正确识别为目标物体的数量;False Positives 则是没有实际存在的物体却被错误地标记出来的数量[^1]。
- **Recall (召回率)** 反映的是所有真实存在并应该被发现的目标中成功找到的比例。其定义为:
\[ \text{Recall} = \frac{\text{True Positives}}{\text{True Positives} + \text{False Negatives}} \]
这里 False Negatives 指那些确实存在于图像里却没有被检测到的对象数目。
#### 计算方法
当使用 `model.benchmarks` 函数来测试YOLOv8模型的表现时,可以通过指定参数如数据集路径等来进行精度和召回率的评测。例如,在给定COCO8数据集的情况下执行基准测试将会得到一系列不同置信度阈值下的P-R曲线点位信息。
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练好的YOLOv8 nano版本PyTorch模型
model = YOLO("yolov8n.pt")
# 对COCO8数据集上的速度与准确性进行全面导出格式的基准测量
results = model.benchmarks(data="coco8.yaml")
```
此过程会自动处理标注文件并与预测结果对比从而得出最终统计数值。这些统计数据通常会在输出日志或返回的结果对象内提供详细的precision-recall表象图以及平均精度均值(mAP)。
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