V
主页
京东 11.11 红包
YOLOv10全网最新创新点改进系列：一文掌握YOLOv10评估指标，学会判断实验是否达到发文水平！
发布人
一、工房工作的的更新情况 YOLOv10系列改进源码包（已更新42种单体改进方法） 所有改进代码均经过实验测试跑通！截止发稿时YOLOv10已改进40+！自己排列组合2-4种后，考虑位置不同后可排列组合上千万种！改进不重样！！专注AI学术，关注B站up主：Ai学术叫叫兽er！ 部分改进教程视频在这：详细的改进教程以及源码，戳这！戳这！！戳这！！！B站：AI学术叫叫兽 源码在相簿的链接中，动态中也有链接，感谢支持！祝科研遥遥领先！ 二、常用评估指标 2.1、正样本与负样本 样本在计算机视觉的评价中是非常重要的概念，正样本比较好理解，是要检测的物体，负样本是不要检测的目标。这里负样本会有一些问题，首先负样本定义比较主观，其次负样本和正样本的量纲不在一个级别，那么实际算法中会把检测出的待选区域中的一部分作为正样本，一部分作为负样本，例如 YOLO、Faster-RCNN 及 SSD 等。 比如检测口罩时，口罩是正样本，非口罩则是负样本，比如旁边的人脸、手机等等吧。 2.2 真正(TP)、假正(FP)、真负(TN)、假负(FN) 2.2.1 正确的正向预测（True Positive，TP） 需要满足 3 个条件： 置信度(Confidence Score)大于阈值，实际上预测出的所有的框都要满足这个条件； 预测类型与标签类型匹配； 预测的 Bounding Box 与 Ground Truth 的交并比 (Intersection over Union，IoU，后续会详细介绍) 大于阈值 (e.g. 0.5) ，当有多个满足条件的预选框，则选择置信度最大的作为TP，其余的作为 FP。 2.2.2 错误的正向预测（False Positive，FP） 负样本被检测为正样本的数量，也称误报，预测的 Bounding Box 与 Ground Truth 的 IoU 小于阈值的检测框（定位错误）或者预测的类型与标签类型不匹配（分类错误） 2.2.3 错误的负向预测（False Negative，FN） 正样本没被检测为负样本的数量，也称漏报，指没有检测出的 Ground Truth 区域。 2.2.4 正确的负向预测（True Negative，TN） 是负样本且被检测出的数量，无法计算，在目标检测中，通常也不关注 TN。 2.3 Precision 准确度 (Percision) 也叫查准率，是在识别出的物体中，正确的正向预测 (True Positive，TP) 所占的比率。 10个检测框，7 个正确检测出，则70% 2.4 Recall 召回率 (Recall)，是正确识别出的物体占总物体数的比率。 10个物体，框出8个，则80%。 2.5 F1 score 2.6 P-R曲线 选取不同阈值时对应的精度和召回画出来 2.7 mAP@.5 3.7.1 AP 识别正确的样本数占识别样本总数的百分数，对应着PR曲线下面的面积 2.7.2 mAP.5 所有类别AP值的平均数，通常将mAP作为评估模型性能的最终指标 AP\类别 （IoU=0.5） 2.8 FPS(Frames Per Second) 帧每秒，用于评估模型检测的速度，FPS越高实时性越好。 收工！ 遥遥领先了家人们！
打开封面
下载高清视频
观看高清视频
视频下载器
AI终于让水浒角色说出了真心话
独家首映！Ai国产剧情《花木兰带村民养殖异形发家致富》，第二集|初遇异形，替父从军
YOLOv10改进：手把手带你改进YOLOv10，增加小目标检测层！
17岁高中生，狂挣700万
YOLOv10全网最新创新点改进系列：YOLOv10特征可视化，特征提取图，科技感满满，丰富实验神器！！！
YOLOv11改进免费送-B站叫叫兽粉丝专属-CBAM+小目标检测头，创新无止境，涨点是王道！！！
水刊之王，几乎不退稿的综合SCI真香！
YOLOv11美化版检测界面 涵盖超多功能 支持上百种改进模型 持续更新中～～
YOLOv8遥遥领先改进：手把手带你改进YOLOv8，增加小目标检测层！傻瓜式操作、保姆级教程！！！
YOLOv10全网最新创新点改进系列：提高小目标检测精度——Normalized Wasserstein Distance (NWD)损失函数，有效涨点！！
YOLOv10全网最新创新点改进系列：如何绘制网络结构图，一文读懂！YOLOv10网络结构图！遥遥领先！
YOLOv10全网最新创新点改进系列：融合华为提出Gold-YOLO，高效实时目标检测器，精度再提升，多目标、小目标无处遁形！
草履虫都能毕业！Opencv+YOLO实时目标检测，计算机视觉方向从零到实战，带你做毕设！（计算机视觉/深度学习/Opencv/YOLO）
【专科到博士】学术圈就是一个巨大的关系网，聊聊博士考试的潜规则和“黑幕”
YOLOv11+双目立体匹配融合，进行实例分割、测距和点云重建！
听劝！【张雪峰】人工智能AI学习压力非常大！你能承受的了吗？！骂醒一个是一个！！！零基础入门人工智能/机器学习入门
YOLOv10全网最新创新点改进系列：YOLOv10融合SwinTransformer模块，分辨率每层变成一半，而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果！
全网首发！YOLOv11代码讲解，相比v8v9v10都做了哪些改进？以后默认用v11版本了吗？（计算机视觉/目标检测/深度学习））
全球100位伟大女性之一李飞飞演讲：我为什么投身AI事业？
一颗CV视觉AI领域的重磅炸弹！仅更改一行代码就让YOLOV11成为了最成熟、效果最好的目标检测模型！
YOLOv10全网最新创新点改进系列：融合Haar小波的下采样模块，减少特征图的空间分辨率，从分割到目标检测，跨领域移植，助力创新点构建！
计算机视觉领域新突破！YOLOv11奠定YOLO模型之王地位，将重新定义AI的可能性！
发表一篇SCI是什么水平？
易语言 YOLO 星光猫YOLOV10 免key调试
YOLOv10原创设计独立研发-二次创新-全网最新创新点改进系列：YOLOv10-NO.1-针对小目标、复杂场景等鲁棒性增强的全新V10网络架构。（全网无重复！
YOLOv8最新改进系列:融合最新顶会提出的HCANet网络中卷积和注意力融合模块(CAFM)，有效提升小目标检测性能，大幅度拉升目标检测效果！遥遥领先！
2024年有多少程序员转行了？
神经网络杀疯了，登上nature：35年首次被证明具有泛化能力，能像人类一样思考！人工智能/机器学习/神经网络/深度学习/计算机视觉
13分钟速通yolov11，使用自己的数据集从环境搭建到模型训练、推理、导出
YOLOv10全网最新创新点改进系列：融合StokenAttention模块，将普通全局注意力分解为稀疏关联图和低维注意力的乘法，从而提高捕获全局依赖关系的效率
YOLOv9全网遥遥领先-最新改进系列：YOLOv9+ODConv，全维度动态卷积通过并行策略采用多维注意力机制沿核空间的四个维度学习互补性注意力,涨点神器！！
YOLOv9最新改进系列：CBAM+CrossConv+DWconv粉丝免费送！！！
【全网首发】YOLOv11代码讲解：C2PSA特征提取和C3K2通道机制
YOLOv10最新创新点改进系列：融合最新顶会提出的HCANet网络中卷积和注意力融合模块(CAFM-2024年3月15月开源)，有效提升小目标检测性能
独家首映！AI国产剧情《花木兰带村民养殖异形发家致富》电影，第一集|影子生物入侵
YOLOv8最新改进系列：融合DySample超轻量动态上采样算子，低延迟、高性能，目前最新上采样方法
YOLOv11全网最新创新点改进系列：所有改进代码均经过实验测试跑通！截止发稿时YOLOv11已改进近50+！自己排列组合2-4种后，可达上万种！创新不重样！
无码的哟！【Stable Diffusion】2024最强换脸教程！真的太变态了！一键换脸小白轻松实现还原人像艺术，不要太爽！！！
人类寿命即将翻倍？!【诺贝尔奖2024】
研究生话题：入门机器学习深度学习需要多久时间？这次终于能搞明白了！
