YOLO结果分析

已于 2024-06-22 15:23:30 修改
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分类专栏： 其他 文章标签： 目标检测
于 2023-03-06 19:35:36 首次发布
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yolov8实战第二天——yolov8训练过程、结果分析（保姆式解读）
qq_34717531的博客
12-15 5万+
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。
YOLOv3检测行人结果（caltech reasonble）
09-11
里面包含用YOLOv3在usa数据集上的检测结果，对应的csdn为https://blog.youkuaiyun.com/qq_33614902/article/details/82622561
yolo检测结果数据整理
qq_28448117的博客
04-05 1643
fid = fopen('output.txt','r'); bb = textscan(fid,'%s'); fclose(fid); T=zeros(1163,8); %disp(bb{1,1}{10,1}); %[x,y]=find(strcmp(bb{1,1}, 'FPS:0.0')); %disp(x(:,2)); aa=strfind(bb{1,1},'left='); cc=st...
【WT】YOLO模型训练结果文件详细分析与理论认识-以YOLOv8为例
WT博客
04-16 930
YOLO模型训练结果文件图涵盖了从数据标注到模型性能评估的多个方面。其中，混淆矩阵展示了模型对各类别的分类效果，F1曲线反映了模型在精确率和召回率之间的平衡，而标签分布图和相关性分布图则揭示了数据集的特征。精度、召回率和mAP曲线直观地呈现了模型性能的变化趋势，帮助开发者评估模型的优劣。训练结果中的训练批次标注图和验证批次标注与预测图则分别用于检查数据标注质量和对比模型预测结果，为模型的调试和优化提供了直观的依据。这些文件和图表共同为开发者提供了全面的视角，以便更好地理解模型的训练过程和性能表现
YOLO训练结果简单总结
m0_57442556的博客
09-28 2048
笔者最近完成了一次YOLO训练，对训练结果文件有些不理解，故查询资料总结。本文参考Ultralytics YOLO Docs（英文）文件。
yolo系列目标检测模型训练结果分析
you 是 mine
04-12 1万+
mAP是用Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积，m表示平均，@后面的数表示判定iou为正负样本的阈值，@0.5:0.95表示阈值取0.5:0.05:0.95后取均值。曲线上的每个点表示在特定的置信度阈值下的准确率。在目标检测任务中，召回率是指在所有实际为正例的样本中，模型成功预测为正例的样本所占的比例。在分类任务中，精确率是指在所有预测为正例的样本中，实际为正例的样本所占的比例。归一化后的混淆矩阵显示的是预测结果的相对比例或百分比，可以更清楚地了解模型在不同类别上的分类准确性。
yolo学习笔记-运行结果分析
zxjiaya的博客
01-02 1733
介绍YOLO输出的run的exp文件夹里究竟输出了什么。
YOLO11预测返回结果分析
mx9818的博客
04-25 896
YOLO 预测返回的是Python list类型的 Results 对象，包含的数据项很多，比较复杂。本文主要分析检测推理返回结果。
YOLO11-POSE预测返回结果分析
最新发布
mx9818的博客
04-28 955
姿态估计是一项涉及识别图像中特定点（通常称为关键点）位置的任务。关键点可以代表物体的各个部分，如关节、地标或其他显著特征。关键点的位置通常用一组二维 [x, y] 或 三维 [x, y, visible] 坐标。
YOLO指标分析
做个充实的人
12-18 1258
真正例（TP）：预测为正，实际也为正。假正例（FP）：预测为正，实际为负。真负例（TN）：预测为负，实际也为负。假负例（FN）：预测为负，实际为正。
YOLO V5 识别本地文件夹图片，输出使用模型识别后的结果
12-20
这些结果可以以JSON、CSV或其他格式存储，方便后续分析或展示。 6. **结果输出**：识别完成后，你可以查看输出文件，其中包含了每张图片的识别信息。这些信息通常包括每个检测到的对象的类别、置信度分数以及边界框...
YOLO-YOLOV5训练结果认识初探记录
学习中
03-23 2350
本文为记录非教程当我们的yolov5跑完数据集后，会反馈给我们很多文件，如上图所示。
（超详细）YOLOv5训练出结果，如何分析结果的性能分析
qq_44421796的博客
12-22 3万+
训练次数，GPU消耗，边界框损失，目标检测损失，分类损失，total，targets，图片大小，P，R，mAP@.5, mAP@.5:.95, 验证集val Box, 验证集val obj, 验证集val cls。对于某个分类，综合了Precision和Recall的一个判断指标，F1-Score的值是从0到1的，1是最好，0是最差。（2，2）图表明框的宽的分布情况，可以看到大部分框的宽的大小大概是整幅图的宽的一半；（3，3）图表明框的宽的分布情况，可以看到大部分框的高的大小超过整幅图的高的一半。
YOLOv5入门（六）目标检测性能评价指标与结果分析
mw的博客
05-03 2万+
本篇博客主要讲解训练yolov5的train.py生成的结果文件各个图片和其中指标的含义，以及在评估模型和发表论文时主要用到的参数
【yolov5】数据格式、参数、输出结果 分析
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yolov5 一些参数介绍
yolov5 训练结果解析
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在每次训练之后，都会在runs-train文件夹下出现一下文件，如下图： 一：weights 包含best.pt（做detect时用这个）和last.pt（最后一次训练模型） 二：confusion 1：混淆矩阵： ①：混淆矩阵是对分类问题的预测结果的总结。使用计数值汇总正确和不正确预测的数量，并按每个类进行细分，这是混淆矩阵的关键所在。混淆矩阵显示了分类模型的在进行预测时会对哪一部分产生混淆...
YOLOv7训练结果解析
weixin_45819759的博客
08-20 8936
已训练完模型，且把结果下载下来，以下某一次id识别训练结果为例，如下图所示。YOLOv7每次train完成（如果没有中途退出）都会在run目录下生成expX目录（X代表生成结果次数 第一次训练完成生成exp0 第二次生成exp1…以此类推）expX目录下会保存可视化的训练结果 result.png，result.txt，weights（last.pt和best.pt）等等。
yolo结果分析
03-16
### YOLO 模型预测结果的数据可视化与性能评估 #### 1. 损失函数分析 损失函数在目标检测任务中的作用至关重要，因为它衡量了模型预测值与真实值之间的差异。对于YOLO系列模型而言，常见的损失函数包括定位损失、...
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