【目标检测】关于YOLO系列算法中Confidence置信度的计算和理解_目标检测置信度

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路虽远，行则将至；事虽难，做则必成。只要有愚公移山的志气、滴水穿石的毅力，脚踏实地，埋头苦干，积跬步以至千里，就一定能够把宏伟目标变为美好现实。

1、引言

在CV计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）是一个非常知名的目标检测算法，从YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3，直到现在的YOLOv8、YOLOv9，以及YOLO其他变体。它能够在图像或者视频中迅速而准确地识别出物体类别和位置。在YOLO系列目标检测算法中，我们常常听到“置信度”这个词，英文为Confidence。那么，这个Confidence，即置信度究竟是什么，又是如何计算的呢？下面，让我们用一个通俗易懂的语言讲解一下。

2、置信度的定义

在YOLO系列目标检测算法中，置信度是一个介于0和1之间的数值，表示模型对检测到的目标的确信程度。如果置信度接近1，那么模型相信该框中包含了目标对象。如果置信度接近0，模型认为该框中可能没有目标。所以，置信度可以看作是一个概率值，表示目标的存在概率。</