YOLOv7改进实验结果：新增F1 Score打印，实现更全面的精度比较

最新推荐文章于 2024-06-11 14:22:04 发布
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文章标签： YOLO 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/IpyVariable/article/details/133099788
该文介绍了在YOLOv7目标检测算法的改进中，新增了F1 Score的计算和打印功能，以提供更全面的精度评估。F1 Score结合了Precision和Recall，有助于深入分析模型性能。改进后的代码在每个epoch结束时输出F1 Score，便于实验对比。

目前，在计算机视觉领域，目标检测是一个非常热门的研究方向。而在目标检测中，基于深度学习的算法已经成为主流，其中以YOLO系列算法为代表的单阶段算法因其快速和高效而备受关注。

而在YOLOv7的改进过程中，我们新增了F1 Score的打印功能，以方便在模型对比实验中获取更多的精度数据，丰富实验数据，为各位研究者提供更加全面的精度比较。

F1 Score是精度评价指标中的一种，它综合考虑了Precision和Recall两个因素，可以用来度量分类模型的精度。具体而言，F1 Score越高则代表模型预测结果越准确。

下面是我们在改进后的YOLOv7代码中新增的F1 Score计算方法：

def f1_score(y_true, y_pred):
    TP = K.sum(K
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YOLOv7改进实验结果展示：新增F1 Score指标
IpyVariable的博客
09-22 589
本文主要关注于目标检测算法中的一种经典模型YOLO（You Only Look Once），并通过改进YOLOv7的实验结果展示，引入了F1 Score指标，以便更全面地对比YOLOv5系列模型的精度表现。具体地，我们在模型训练的过程中添加了F1 Score的计算，并将其作为训练过程的一个指标。总之，本文提供了一种基于YOLOv7模型改进的方法，通过新增F1 Score指标，我们可以更加全面地评估目标检测模型的性能。通过打印F1 Score的值，我们可以观察到在训练过程中模型的性能变化情况。
YOLOv7改进之实验结果展示：新增F Score打印功能
IdfdFsharp的博客
09-19 287
YOLOv5系列模型在计算机视觉领域取得了显著的进展，但是在进行模型对比实验时，获取更多的精度数据对于研究人员和开发者来说是至关重要的。F Score是一种常用的评价指标，综合考虑了目标检测模型的精确率和召回率，可以更好地衡量模型的性能。通过该功能，我们可以在YOLOv7模型的实验中获取更多的精度数据，丰富实验数据，从而更全面地评估模型的性能。其中，tp表示真阳性（即正确检测到的正样本数），fp表示假阳性（即错误检测到的正样本数），fn表示假阴性（即未检测到的正样本数）。
看懂YOLOv7混淆矩阵的含义，正确计算召回率、精确率、误检率、漏检率
孟孟单单的博客
11-28 1万+
【代码】看懂YOLOv7混淆矩阵的含义，正确计算召回率、精确率、误检率、漏检率。
【YOLO系列PR、F1绘图】更改v5、v7、v8（附v8训练、验证方式），实现调用val.py或者test.py后生成pr.csv，然后再整合绘制到一张图上（使用matplotlib绘制）
孟孟单单的博客
04-24 2万+
值给提出来，所以绘图就比较潦草，直接用的matplotlib画的，如果要用于论文中的绘图，一般使用。（作用都是一样的，都是用已训练好权重对测试集进行验证，然后打印出一系列指标）（PR、F1的表格长得差不多，就是数据内容不同，表头相同，行数相同）（注意：本代码最重要的作用是将验证时得到的一系列。，即可运行得到整合图（可见博客最上面的效果图）的时候把F1值给提出来，所以我在下图代码中。，不是的话运行之后就不会生成。中做与YOLOv7同样的更改。中做与YOLOv7同样的更改。得到v7、v5、v8验证后的。
YOLOv5的参数IOU与PR曲线,F1 score
weixin_38353277的博客
10-26 1万+
YOLOv5的参数IOU与PR曲线,F1 score conf_thres Confidence Threshold，置信度阈值。 只显示预测概率超过conf_thres的预测结果。 想让YOLO只标记可能性高的地方，就把这个参数提高。 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
芒果YOLOv8改进43：写作篇：一文了解YOLOv8如何打印FPS指标
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
12-12 4177
一文了解YOLOv8如何打印FPS指标
YOLOv7改进之实验结果展示F-Score值
IpyVariable的博客
09-20 507
为了更全面地评估YOLOv7及其改进的性能，我们可以通过打印F-Score值来获取更多的精度数据，并与YOLOv5系列模型进行对比实验。通过打印F-Score值，我们可以更全面地评估YOLOv7及其改进的性能，并与YOLOv5系列模型进行对比实验。此外，为了进行全面的实验和对比，您可能需要在大量的数据集上运行实验，并使用适当的评估指标和统计方法进行结果分析。总之，通过打印F-Score值，我们可以获取更多的精度数据，并对YOLOv7及其改进进行更全面的评估和对比实验。
YOLO 模型的评估指标——IOU、Precision、Recall、F1-score、AP、mAP、
最新发布
m0_73731663的博客
06-11 5938
置信度用于评估模型对检测结果的信心程度下图中，绿色框A表示Ground Truth，也称GT，GT就是正确的标注（人工）iou：表示预测的边界框（或分割区域）与真实边界框（或分割区域）之间的交集与并集之间的比值。阈值：根据实际情况可调节如果预测框与真实框的IOU > 0.5，那么此预测框归为TP如果0 < IOU <= 0.5，那么此预测框归为FP如果IOU < 0 ，那么此预测框归为 FN检测到同一个GT的多余检测框也归为FP，怎么解 释呢？
芒果YOLOv5改进23：写作篇之实验结果打印F1 Score的值(二)：新增打印F1 Score的值，便于YOLOv5系列模型对比实验获取更多精度数据，丰富实验数据
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03-08 3775
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kay_545
05-09 8148
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07-10 1万+
保存训练日志 在命令最后加上：>>train.log 或者 | tee train.log 训练过程就会生成一个log文件。 提取log文件 在log文件目录下，新建 extract_log.py 脚本： # coding=utf-8 # 该文件用来提取训练log，去除不可解析的log后使log文件格式化，生成新的log文件供可视化工具绘图 import inspect import os import random import sys def extract_log(log_file,
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YOLO输出图像及其示意，all you need is here ！！
yolo,mAP, F1值, 召回率（Recall），精确率（Precision），(TP,TN,FP,FN)，交除并（Intersection-over-Union（IoU））
分享计算机视觉，C++，网络摄像头研发，音视频开发，嵌入式等知识。
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mAP 平均精度(mAP)是一个度量标准，用于评估对象检测模型，如Fast R-CNN, YOLO, Mask R-CNN等。 mAP formula is based on the following sub metrics（mAP公式基于以下子度量）: Confusion Matrix, Intersection over Union(IoU), Recall, Precision confusion matrix TP: True：表示预测正确，Positives表示预测的结果是正。说明使用的是
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qq_46506794的博客
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交并比，准确率，精度，召回率，FPR，F1-Score，PR曲线-AP值，ROC曲线-AUC值，和mAP值和FPS
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qq_34717531的博客
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以逻辑回归举例，逻辑回归的输出是一个 0 到 1 之间的概率数字，因此，如果我们想要根据这个概率判断用户好坏的话，我们就必须定义一个阈值。因此，对于阈值为 0.5 的情况下，我们可以得到相应的一对查准率和查全率。选取合适的阈值点要根据实际需求，比如我们想要高的查全率，那么我们就会牺牲一些查准率，在保证查全率最高的情况下，查准率也不那么低。因此，为了找到一个最合适的阈值满足我们的要求，我们就必须遍历 0 到 1 之间所有的阈值，而每个阈值下都对应着一对查准率和查全率，从而我们就得到了 PR 曲线。
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t765833631的博客
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计算AP都需要得到不同recall下precision的值，由于recall=TP/(all gt nums)，所以只要得到不同的TP即可得到不同的recall值，而想要增加或减少TP的方式，只能是让用于计算TP的总预测框数量变多/变少，即动态的调整score的阈值，让更多/更少的预测框参与计算。理解为不同recall值时对应的precision的平均值。accuracy:准确率，所有预测对的情况占所有预测结果的比值，针对的是全类别。precision：精确度，所有的预测为正样本的情况下，预测对了的概率。
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同时，还可以统计精确率-召回率曲线（PR Curve）、每类别的AP值、F1-score的最大值位置等信息，帮助用户全面了解模型在不同置信度阈值下的表现趋势。此外，由于该脚本不依赖实时推理，因此特别适合用于大规模离线...
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