YOLOv5 模型性能评估：使用测试集计算精确率、召回率和 mAP

YOLOv5 模型性能评估：使用测试集计算精确率、召回率和 mAP

使用测试集对 YOLOv5 模型进行性能评估，可以帮助我们了解模型在实际应用场景中的表现。常用的评估指标包括精确率、召回率和平均精度均值 (mAP)。

1. 准备测试集数据

首先需要准备测试集数据，包括图片和标注文件。这些文件应该与训练集的格式一致。

2. 运行测试

使用以下命令可以对测试集进行测试：

python detect.py --weights 'weights/best.pt' --img 640 --conf 0.4 --source 'data/test/images'

其中：

• weights 参数指定模型权重文件的路径。
• img 参数指定输入图片的大小。
• conf 参数指定置信度阈值。
• source 参数指定测试集图片的路径。

3. 计算精确率、召回率和 mAP

在测试完成后，可以使用以下命令计算精确率、召回率和 mAP：

python test.py --weights 'weights/best.pt' --data 'data.yaml' --img 640

其中：

• weights 参数和 img 参数的意义与上面相同。
• data 参数指定数据集配置文件的路径。该文件应该包含类别数、类别名称、训练集和测试集的路径等信息。

最后，运行这个命令会输出模型在测试集上的精确率、召回率和 mAP 等指标。

总结

本文介绍了如何使用 YOLOv5 模型的测试集对模型进行性能评估，并计算模型在测试集上的精确率、召回率和 mAP。这些指标可以帮助我们了解模型的性能，并指导我们进一步优化模型。