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YOLOv5训练结果分析_训练yolov5完成后的. pt模型如何检查其准确率

训练yolov5完成后的. pt模型如何检查其准确率

本文仅涉及如何判断训练的好坏,以及,并非二分类

1.weight

文件夹下有两个.pt模型文件,best为训练最好的版本,last是最后一次训练的版本,使用best进行检验

2.confusion混淆矩阵

对角线数字越大越好,最好接近1,即实际为A类,预测也为A类

3.F1_curve

置信度和F1分数的关系,中间越高越好,头尾会回到坐标轴

4.labels

只是数据集的信息统计,四个图从左到右从上到下分别为

训练集数据量,

labels,

样本的分布,颜色越深表示该处样本越多,

labels的高宽

5.P_curve

准确率和置信度的关系,从原点上升,最好后面P值都接近1

6.PR_curve.png

在图上做一条y=x的线,两者交点的x值越大越好

7.R_curve.png

召回率与置信度的关系,

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