YOLOv9训练结果分析-＞mAP、Precision、Recall、FPS、Confienc、混淆矩阵分析

最新推荐文章于 2025-10-31 15:58:49 发布
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分类专栏： YOLOv9有效涨点专栏 文章标签： 人工智能 深度学习 YOLO yolov9 python 算法 YOLOv9
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/138128762
本文详细分析YOLOv9训练后的结果，包括模型性能评估数据集、权重文件、混淆矩阵、mAP、Precision、Recall等关键指标，帮助理解模型表现和评估方法。同时，介绍了TensorBoard日志、F1_Curve、P_curve、R_curve和PR_curve等图表的含义，以及FPS和IoU在目标检测中的作用。

 简介

这篇博客，主要给大家讲解我们在训练yolov9时生成的结果文件中各个图片及其中指标的含义，帮助大家更深入的理解，以及我们在评估模型时和发表论文时主要关注的参数有那些。本文通过举例训练过程中的某一时间的结果来帮助大家理解，大家阅读过程中如有任何问题可以在评论区提问出来，我会帮助大家解答。首先我们来看一个在一次训练完成之后都能生成多少个文件如下图所示，下面的文章讲解都会围绕这个结果文件来介绍。

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YOLOv8性能评估指标-＞mAP、Precision、Recall、FPS、IoU
Snu77的博客
11-02 10万+
这篇博客，主要给大家讲解我们在训练yolov8时生成的结果文件中各个图片及其中指标的含义，帮助大家更深入的理解，以及我们在评估模型时和发表论文时主要关注的参数有那些。本文通过举例训练过程中的某一时间的结果来帮助大家理解，大家阅读过程中如有任何问题可以在评论区提问出来，我会帮助大家解答。首先我们来看一个在一次训练完成之后都能生可以评估YOLOv8模型在目标检测任务中的准确性、召回率、速度和边界框质量等性能表现。根据具体需求，我们可以选择更适合任务场景的模型和参数配置。最后祝大家学习顺利，科研成功，多多论文！！
YOLOv9改进 | 一文带你了解全新的SOTA模型YOLOv9（论文阅读笔记，效果完爆YOLOv8）
Snu77的博客
02-22 1万+
YOLOv9发布时间为2024年2月21日是当前的SOTA模型，当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时，还需要设计一个合适的架构，以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实：当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时，会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI能够为目标任务提供完整的输入信息。
YOLOV9论文解读
AI学长
03-05 3556
yolov9提出可编程梯度信息(PGI)和基于梯度路径规划的通用高效层聚合网络(GELAN)，最终铸成YOLOv9目标检测全新工作！性能表现SOTA！在各个方面都大大超过了现有的实时目标检测器，优于RT DETR、YOLOv8等网络，代码刚刚开源
YOLOv8 训练结果指标全解析：从 P/R/F1 到 mAP，一文读懂模型性能
最新发布
CV 小涵的博客，计算机本硕211毕业，研究计算机视觉、模型微调、RAG等方向，收藏有国内外优质数据集，解决视觉相关项目方案，欢迎交流讨论。
10-31 2297
深入解析了YOLOv8模型的评估指标，帮助读者理解并优化模型性能。主要内容包括： 基础指标：详细讲解精确率(P)、召回率(R)和F1分数的定义、计算方法和应用场景，揭示它们之间的权衡关系 核心指标：重点解读目标检测的核心指标：mAP(平均精度)，包括单类AP和多类mAP的计算逻辑，以及mAP@0.5与mAP@0.5:0.95的区别 实用指标：介绍损失函数、速度指标(FPS)和混淆矩阵的实际应用，指导模型调优 实战指南：提供查看指标的具体方法、常见问题解决方案和指标分析优先级，帮助
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。
深度解析YOLOV9，目标检测算法（附论文和源码）|
CDB3399的博客
05-15 2945
YOLOv9是由Chien-Yao Wang, I-Hau Yeh, and Hong-Yuan Mark Liao开发的计算机视觉模型。Hong-Yuan Mark Liao和Chien-Yao Wang还对YOLOv4、YOLOR和YOLOv7等流行的模型架构进行了研究。YOLOv9引入了两种新的架构：YOLOv9和GELAN，这两种架构都可以从论文发布的YOLOv9 Python库中使用。
YOLO模型结果中的混淆矩阵怎么看
Cr_NanMao的博客
12-09 2万+
大家在训练完YOLOv5、v8模型时，输出的结果中会有如图1所示。图1 训练结果中的混淆矩阵那么这个图应该怎么看呢，请看下面的讲解。希望对你有帮助。
YOLOv5性能评估指标-＞mAP、Precision、Recall、FPS、Confienc (讲解论文关注的主要指标)
Snu77的博客
12-21 2万+
这篇博客，主要给大家讲解我们在训练yolov5时生成的结果文件中各个图片及其中指标的含义，帮助大家更深入的理解，以及我们在评估模型时和发表论文时主要关注的参数有那些。本文通过举例训练过程中的某一时间的结果来帮助大家理解，大家阅读过程中如有任何问题可以在评论区提问出来，我会帮助大家解答。首先我们来看一个在一次训练完成之后都能生成多少个文件如下图所示，下面的文章讲解都会围绕这个结果文件来介绍。
YOLOv10性能评估指标-＞mAP、Precision、Recall、FPS、IoU
Snu77的博客
07-13 5323
这篇博客，主要给大家讲解我们在训练yolov10时生成的结果文件中各个图片及其中指标的含义，帮助大家更深入的理解，以及我们在评估模型时和发表论文时主要关注的参数有那些。本文通过举例训练过程中的某一时间的结果来帮助大家理解，大家阅读过程中如有任何问题可以在评论区提问出来，我会帮助大家解答。首先我们来看一个在一次训练完成之后都能生成多少个文件如下图所示，下面的文章讲解都会围绕这个结果文件来介绍。二、评估用的数据集。
YOLOv11性能评估指标 AP、mAP、Precision、Recall、FPS、IoU、混淆矩阵、F1等YOLO相关参数指标讲解
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Snu77的博客
10-15 3万+
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YOLOv9详细解读，改进提升全面分析（附YOLOv9结构图）
深度学习
02-27 2万+
如今的深度学习方法重点关注如何设计最合适的目标函数，从而使得模型的预测结果能够最接近真实情况。同时，必须设计一个适当的架构，可以帮助获取足够的信息进行预测。然而，现有方法忽略了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时，大量信息将会丢失。本文将深入研究数据通过深度网络传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI可以为目标任务提供完整的输入信息来计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息来更新网络权重。
Yolov9添加mAP0.75/mAP75评价指标
weixin_42572944的博客
04-08 2285
目前Yolov9已发布，考虑到不用数据集对于评价指标的需求不同，当数据集mAP0.5过高，直逼1时，可考虑添加mAP0.75作为评价指标之一。
YOLOv9：物体检测技术的飞跃发展（原理+训练+验证+查看训练数据）
weixin_74041379的博客
03-27 1349
基于深度学习和计算机视觉领域的尖端技术，在速度和准确性方面具有无与伦比的性能。其流线型设计使其适用于各种应用，并可轻松适应从边缘设备到云 API 等不同硬件平台。
目标检测算法-YOLOV9解析（附论文和源码）
04-15 8818
YOLOv9引入了两种新的架构：YOLOv9和GELAN，这两种架构都可以从论文发布的YOLOv9 Python库中使用。 YOLOv9有四种模型，按参数个数排序是：v9-S、v9-M、v9-C、v9-E。目前v9 - S和v9 - M的权重暂不可用。其中最小的模型在MS COCO数据集的验证集上达到了46.8 %的AP，而最大的模型达到了55.6 %。
YOLO训练results.csv文件可视化（原模型与改进模型对比可视化）
weixin_51431157的博客
05-24 9755
这里用到了两个csv文件（results.csv（改进模型训练80轮）和results100.csv（原模型训练100轮））一、单独一个文件可视化（源码对应utils文件夹下的plots.py文件的plot_results类）单独把代码拿出来建立py文件，注意上传文件路径以及文件保存路径。效果图展示：（results_vs.png文件）效果图展示：（results.png文件）
【目标检测】使用YOLOv9训练和测试自己的数据集
MayYou_SSS的博客
05-27 2443
任务：检测舌头上的裂纹和齿痕已经有了labelme标注的数据集，并且转为了coco格式。
yolo模型的FPS
2401_84049789的博客
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使用yolo模型实验后的结果中并未直接包含FPS，需要研究者在用于验证的python文件中自行编写代码获取该值。但是在csdn上查找代码时，发现有些代码花里胡哨，需要传入大量参数，让我不知道这些参数是否有作用或者需要修改。所以本文参考了官网的验证代码，编写一个简洁的val.py，用于今后的实验，达到提升效率的目的。FPS（Frames Per Second）能够向研究者提供一个直观的模型每秒能够检测的帧数，指明了模型的检测速度，因此，它是论文进行对比实验时非常重要的一项指标。
YOLOv8改进 | Conv篇 | 在线重参数化卷积OREPA助力二次创新（提高推理速度 + FPS）
Snu77的博客
01-17 4070
在训练阶段，OREPA的设计允许将多个卷积层和批量归一化（BN）层通过重参数化合并为一个卷积层，以减少训练时的复杂性和内存需求。在推理时，不论训练时的结构如何复杂，所有模型都被简化为单一的卷积层，这有助于提高推理速度并降低推理时的资源消耗。通过这一系列步骤，OREPA方法在训练阶段有效地简化了模型的复杂性，优化了训练效率，并为高性能模型的构建提供了一种新的方法论。这个设计通过将一系列卷积层、池化层和频率先验层，并带有缩放层，最终通过一个挤压操作将这些层合并成一个单独的OREPA卷积层。
yolov5训练结果分析
05-24
综上所述，我们可以通过对训练过程中的Loss值、mAP值、Recall和Precision等指标进行分析，来评估模型的性能和训练效果。同时，我们也可以根据模型的实际应用需求，选择相应的评价指标来进行评估。
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