YOLO计算验证集Acc

最新推荐文章于 2025-10-17 14:54:17 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-17 14:54:17 发布 · 7.1k 阅读 · 19 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习

博客介绍了YOLO模型在机器学习中验证集的使用，验证集用于评估模型对未知样本的预测能力，不参与训练。Acc即Accuracy，表示预测正确的比例。YOLO在训练后需手动计算验证集Acc，通过特定命令执行。

首先解释两个名词：

  • 验证集：标记好的数据，在训练过程中不参与训练，验证算法通过对比预测目标和标记目标判断预测的正确率，用于评价模型对未知样本的预测能力。
  • Acc：Accuracy，正确率。计算过程：统计预测正确的预测错误的目标数量，Acc=正确数量/（正确数量+错误数量）。错误包括误检和漏检，误检包括类别误检和位置误检。


YOLO在训练过程中不自动计算验证集Acc，训练结束后可通过命令手动启动计算验证集Acc。

1. 首先将train_data/test.txt复制到data路径下，重命名为voc.2007.test。这个文件中的内容是验证集的图片列表。（YOLO的验证算法代码固定访问文件voc.2007.test，不支持命令行指定）

最低0.47元/天 解锁文章
多分类模型评价指标、recall、precision、f1、accuracy的计算，附代码
weixin_46275898的博客
07-14 1029
plt.title('LightGBM_混淆矩阵', fontsize=12, fontfamily="SimHei") # 可设置标题大小、字体。plt.xticks(indices, classes, rotation=45) # 设置横坐标方向，rotation=45为45度倾斜。for j in range(len(confusion[i])): # 第几列。plt.figure(figsize=(4, 4)) # 设置图片大小。plt.colorbar() # 右边的colorbar。
面试问题总结——关于YOLO系列（三）
boss-dog
09-16 1万+
接着上篇的的YOLO系列面试问题总结，加油，冲！ 三.YOLOv3 1.YOLOv3主干网络BackBone——Darknet-53网络结构（因为有53个卷积层） （原论文中Darknet53的尺寸是在图片分类训练集上训练的，所以输入的图像尺寸是256x256，而在YOLOv3中输入尺寸是416×416）   ①上图中，Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢？区别在哪呢？   我们知道ImageNet有大概1000个分类，而模型预测某张图片时，会给出1000个按概率从高.
在YOLO-Fastest和YOLO-FastestV2中添加评价指标acc@iou
qq_45892054的博客
05-30 767
YOLO-Fastest是第一个把YOLO系列目标检测算法的参数量降到1M以内的检测算法，模型精度相对于其他YOLO系列有所降低，但是参数量大幅下降，不足1M，因此很适合移动平台的模型部署。本文将目标检测算法评价指标acc@iou添加到YOLO-Fastest和YOLO-FastestV2中的评价指标中。
YOLO 划分数据集（训练集、验证集、测试集）_如何将yolo数据集分开训练集验证集测试集(2)
2401_84558870的博客
05-10 1494
这里我的文件夹./VOCdevkit/VOC2007/ImageSets提前创建好了，所以注释了下一行，否则会抛异常。，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新**# Data是你要将要创建的文件夹路径（路径一定是相对于你当前的这个脚本而言的）训练集：验证集：测试集 （7：2：1）标注文件是yolo格式（txt文件）标注文件是yolo格式（txt文件）try: # 创建数据集文件夹。训练集：验证集 （8：2）
YOLOv3 详解：核心改进、网络架构与目标检测实践
最新发布
2201_75691511的博客
10-17 899
YOLOv3 的成功并非依赖单一技术突破，而是通过 “融合经典方法 + 针对性优化”，实现了 “速度、精度、小目标检测能力” 的三重提升：架构上，用 “全卷积 + 残差连接” 解决深层网络训练难题；检测逻辑上，用 “多尺度特征融合 + 9 种先验框” 覆盖不同大小目标；预测逻辑上，用 “Logistic 激活” 支持多标签场景，更贴合实际需求。
YOLOv3使用笔记——darknet分类、计算accuracy
Gotta-C的博客
06-24 1万+
https://pjreddie.com/darknet/train-cifar/ 1.数据集准备 本文以darknet19训练开关门数据集为例 根目录data文件夹下新建一个door文件夹用于存放数据集，标签文件。 新建label.txt，分两类开门与关门 open closed 新建train、test文件夹分别用于存放训练集和测试集 其中图片名格式如下：00001_open....
YOLOv8的多分类模型如何计算准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(recall)和F1-Score模型评估参数
阿旭的博客
04-07 1万+
YOLOv8的多分类模型如何计算准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(recall)和F1-Score模型评估参数
揭秘YOLO训练集、测试集、验证集：提升模型训练效率的制胜法宝
![yolo训练集测试集验证集]...YOLO算法的训练过程涉及三个关键数据集：训练集、测试集和验证集。 **训练集**用于训练模型，并包含用于学习模型参数的标注数据。**测试集
yolo中可视化结果指标
zhaosuyuan的博客
08-06 703
yolo中可视化结果指标
YOLO权重数据集合成：弥补数据不足的创新解决方案，助力模型突破
YOLO权重数据集合成是提高YOLO模型性能的关键技术，它通过将多个预训练权重数据集合成一个新的权重数据，从而提升模型的泛化能力和鲁棒性。 权重数据集合成的重要性体现在以下几个方面： - **提高模型泛化能力：**...
exdark数据集用yolov11训练map只有0.5几，是出了什么问题，别人都0.7，0.8...如何解决？
**My Coding Family**
04-30 2074
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
YOLO 划分数据集（训练集、验证集、测试集）_如何将yolo数据集分开训练集验证集测试集(1)
2401_84558870的博客
05-10 632
{\color{Red} \mathbf{以下代码亲测可以直接复制运行 （以下所有的路径修改成自己对应的路径）}}以下代码亲测可以直接复制运行（以下所有的路径修改成自己对应的路径）
Keras-yolov3计算验证集acc一直为0
qq_25434557的博客
04-18 5222
有没有跑过Keras-yolov3的大哥，计算acc遇到个问题@TOC 验证集的acc一直为0？？？ 用Keras-yolov3 跑自己的样本集的时候遇到个问题，loss正常下降，但是val的acc一直为0，有哪位大哥有解决这个的经验，帮忙解惑下，十分感谢！！ ...
YOLO数据集划分训练集、验证集 /划分训练集、验证集、测试集
qq_44701348的博客
07-31 361
output_dir，会自动生成两个子文件夹imgs/labels。这里生成的imgs目录名要改为images，才能给yolo跑。labels_dir，输入标签集地址。img_dir，输入图片集地址。
Python YOLO目标检测划分数据集（训练集、验证集、测试集）
dabo_520的博客
12-20 1944
划分数据集
对yolov5的数据集进行划分【训练集、验证集、测试集】7：2:1和【训练集、验证集】8:2
qq_44133071的博客
03-29 7781
对yolov5的数据集进行划分【训练集、验证集、测试集】7：2:1和【训练集、验证集】8:2
将voc数据集划分为训练集测试集
qq_36767550的博客
09-06 1797
import xml.etree.ElementTree as ET import pickle import os from os import listdir, getcwd from os.path import join import random from shutil import copyfile classes=["nomask","mask"] TRAIN_RATIO = 80 def clear_hidden_files(path): dir_list = os.listdi
YOLOv9 | 利用yolov9训练自己的数据集 -＞ 推理、验证（源码解读 + 手撕结构图）
热门推荐
Snu77的博客
02-23 4万+
本文给大家带来的是全新的SOTA模型YOLOv9的基础使用教程，需要注意的是YOLOv9发布时间为2024年2月21日，截至最近的日期也没有过去几天，从其实验结果上来看，其效果无论是精度和参数量都要大于过去的一些实时检测模型，其主要创新点是两个分别是提出了Programmable Gradient Information​​（PGI）的结构以及全新的主干Generalized ELAN（GELAN）下面本文就手把手带大家来教大家如何使用自定义数据集训练YOLOv9模型，以及如何搭建环境，获取数据集/训练。
【YOLO】一文搞定训练集、验证集、测试集的作用与区别以及常见数据集的划分比例！
猫天意的博客
11-04 4904
在机器学习中，尤其是深度学习领域，YOLO（You Only Look Once）算法的训练过程依赖于训练集、验证集和测试集的合理划分与使用。训练集用于模型的学习和参数调整，验证集用于模型选择和超参数优化，而测试集则用于最终评估模型的泛化能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值