python基于YOLOv7系列模型【yolov7-tiny/yolov7/yolov7x】开发构建钢铁产业产品智能自动化检测识别系统

在前文的项目开发实践中，我们已经以钢铁产业产品缺陷检测数据场景为基准，陆续开发构建了多款目标检测模型，感兴趣的话可以自行阅读即可。

《YOLOv3老矣尚能战否？基于YOLOv3开发构建建钢铁产业产品智能自动化检测识别系统，我们来与YOLOv5进行全方位对比评测》

《基于官方YOLOv4开发构建目标检测模型超详细实战教程【以自建缺陷检测数据集为例】》 

《基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程【以自建缺陷检测数据集为例】》 

《I助力钢铁产业数字化，python基于YOLOv5开发构建钢铁产业产品智能自动化检测识别系统》

《python基于YOLOv6最新0.4.1分支开发构建钢铁产业产品智能自动化检测识别系统》

《python基于DETR(DEtection TRansformer)开发构建钢铁产业产品智能自动化检测识别系统》 

本文的主要目的就是延续这一业务场景的模型开发，基于yolov7来开发构建不同参数量级的钢铁产品智能化质检系统，首先来看实例效果：

本文主要选择了yolov7-tiny、yolov7和yolov7x三款不同参数量级的模型来开发我们所需要的目标检测系统。

简单看下数据集，如下所示：

共包含十种不同类型的产品缺陷。

训练数据配置文件如下所示：

# txt path 
train: ./dataset/images/train
val: ./dataset/images/test
test: ./dataset/images/test



# number of classes
nc: 10

# class names
names: ['chongkong', 'hanfeng', 'yueyawan', 'shuiban', 'youban', 'siban', 'yiwu', 'yahen', 'zhehen', 'yaozhe']

yolov7-tiny.yaml如下所示：

# parameters
nc: 10  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple

# anchors
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

# yolov7-tiny backbone
backbone:
  # [from, number, module, args] c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True
  [[-1, 1, Conv, [32, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 0-P1/2  
  
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 1-P2/4    
   
   [-1, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 7
   
   [-1, 1, MP, []],  # 8-P3/8
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 14
   
   [-1, 1, MP, []],  # 15-P4/16
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 21
   
   [-1, 1, MP, []],  # 22-P5/32
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 28
  ]

# yolov7-tiny head
head:
  [[-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, SP, [5]],
   [-2, 1, SP, [9]],
   [-3, 1, SP, [13]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -7], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 37
  
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [21, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # route backbone P4
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 47
  
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [14, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # route backbone P3
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 57
   
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, 47], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 65
   
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, 37], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 73
      
   [57, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [65, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [73, 1, Conv, [512, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],

   [[74,75,76], 1, IDetect, [nc, anchors]],   # Detect(P3, P4, P5)
  ]

yolov7.yaml如下所示：

# parameters
nc: 10  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple

# anchors
anchors:
  - [12,16, 19,36, 40,28]  # P3/8
  - [36,75, 76,55, 72,146]  # P4/16
  - [142,110, 192,243, 459,401]  # P5/32

# yolov7 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [32, 3, 1]],  # 0
  
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 1-P1/2      
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 3-P2/4  
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],  # 11
         
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],
   [[-1, -3], 1, Concat, [1]],  # 16-P3/8  
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],  # 24
         
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, -3], 1, Concat, [1]],  # 29-P4/16  
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 1, 1]],  # 37
         
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, -3], 1, Concat, [1]],  # 42-P5/32  
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 1, 1]],  # 50
  ]

# yolov7 head
head:
  [[-1, 1, SPPCSPC, [512]], # 51
  
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [37, 1, Conv, [256, 1, 1]], # route backbone P4
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 63
   
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [24, 1, Conv, [128, 1, 1]], # route backbone P3
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]], # 75
      
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],
   [[-1, -3, 63], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 88
      
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, -3, 51], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], # 101
   
   [75, 1, RepConv, [256, 3, 1]],
   [88, 1, RepConv, [512, 3, 1]],
   [101, 1, RepConv, [1024, 3, 1]],

   [[102,103,104], 1, IDetect, [nc, anchors]],   # Detect(P3, P4, P5)
  ]

yolov7x.yaml如下所示：

# parameters
nc: 10  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple

# anchors
anchors:
  - [12,16, 19,36, 40,28]  # P3/8
  - [36,75, 76,55, 72,146]  # P4/16
  - [142,110, 192,243, 459,401]  # P5/32

# yolov7 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [40, 3, 1]],  # 0
  
   [-1, 1, Conv, [80, 3, 2]],  # 1-P1/2      
   [-1, 1, Conv, [80, 3, 1]],
   
   [-1, 1, Conv, [160, 3, 2]],  # 3-P2/4  
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -7, -8], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [320, 1, 1]],  # 13
         
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [160, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [160, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [160, 3, 2]],
   [[-1, -3], 1, Concat, [1]],  # 18-P3/8  
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -7, -8], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [640, 1, 1]],  # 28
         
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [320, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [320, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [320, 3, 2]],
   [[-1, -3], 1, Concat, [1]],  # 33-P4/16  
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -7, -8], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [1280, 1, 1]],  # 43
         
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [640, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [640, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [640, 3, 2]],
   [[-1, -3], 1, Concat, [1]],  # 48-P5/32  
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -7, -8], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [1280, 1, 1]],  # 58
  ]

# yolov7 head
head:
  [[-1, 1, SPPCSPC, [640]], # 59
  
   [-1, 1, Conv, [320, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [43, 1, Conv, [320, 1, 1]], # route backbone P4
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -7, -8], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [320, 1, 1]], # 73
   
   [-1, 1, Conv, [160, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [28, 1, Conv, [160, 1, 1]], # route backbone P3
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -7, -8], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [160, 1, 1]], # 87
      
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [160, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [160, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [160, 3, 2]],
   [[-1, -3, 73], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -7, -8], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [320, 1, 1]], # 102
      
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [320, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [320, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [320, 3, 2]],
   [[-1, -3, 59], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -7, -8], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [640, 1, 1]], # 117
   
   [87, 1, Conv, [320, 3, 1]],
   [102, 1, Conv, [640, 3, 1]],
   [117, 1, Conv, [1280, 3, 1]],

   [[118,119,120], 1, IDetect, [nc, anchors]],   # Detect(P3, P4, P5)
  ]

默认完全相同的训练参数开始模型的训练。

训练完成后，我们来对三款模型进行对比评估可视化，如下所示：
【Precision曲线】
精确率曲线（Precision-Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的精确率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
精确率（Precision）是指被正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。
绘制精确率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率和召回率。
将每个阈值下的精确率和召回率绘制在同一个图表上，形成精确率曲线。
根据精确率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察精确率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡精确率和召回率。较高的精确率意味着较少的误报，而较高的召回率则表示较少的漏报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
精确率曲线通常与召回率曲线（Recall Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。

【Recall曲线】
召回率曲线（Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的召回率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的召回率和对应的精确率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。召回率也被称为灵敏度（Sensitivity）或真正例率（True Positive Rate）。
绘制召回率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的召回率和对应的精确率。
将每个阈值下的召回率和精确率绘制在同一个图表上，形成召回率曲线。
根据召回率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察召回率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡召回率和精确率。较高的召回率表示较少的漏报，而较高的精确率意味着较少的误报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
召回率曲线通常与精确率曲线（Precision Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。

【F1值曲线】
F1值曲线是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数的关系图来帮助我们理解模型的整体性能。
F1分数是精确率和召回率的调和平均值，它综合考虑了两者的性能指标。F1值曲线可以帮助我们确定在不同精确率和召回率之间找到一个平衡点，以选择最佳的阈值。
绘制F1值曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率、召回率和F1分数。
将每个阈值下的精确率、召回率和F1分数绘制在同一个图表上，形成F1值曲线。
根据F1值曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
F1值曲线通常与接收者操作特征曲线（ROC曲线）一起使用，以帮助评估和比较不同模型的性能。它们提供了更全面的分类器性能分析，可以根据具体应用场景来选择合适的模型和阈值设置。

直观来看，三款模型没有特别大的差异，yolov7整体性能接近于yolov7x，在实际使用的时候可以优先考虑。如果算力首先可以直接使用tiny版本的模型也是可以的。

可视化推理实例如下所示：
 

能够同时满足图像推理计算和视频推理计算。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：/a/197437.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

高等数学零基础篇复习笔记

高等数学零基础篇复习笔记

预备章 零基础高等数学入门知识 第一节 集合、运算与关系 第二节 三角函数与反三角函数 三角函数的公式 反三角函数 第三节 常见不等式及数列 划重点 第一章 函数、极限与连续 第一节 函数及函数的初等特性 特殊函数 反函数 函数的初等特性 ①有界性 ②奇偶性 偶函数图像…
阅读更多...
【Python 训练营】N_11 模拟进度条

【Python 训练营】N_11 模拟进度条

题目 格式化输出进度条，具体格式如下： 分析 需要格式化打印，进度条随时间显示进展，需要用time模块的sleep()函数。 答案 import time # 导入time模块 length 100 # 定义进度长度模块 for i in range(1,length1): # 遍历1&…
阅读更多...
ubuntu配置ssh

ubuntu配置ssh

本教程中的涉及路径的所有命令都是在root用户下的，读者可将路径中的/root更改为/home/用户名 1、重置密码 新安装的系统需要在服务器控制台点击“重置密码”，为root用户设置一个密码 ————————————————————————————————…
阅读更多...
C++ string类(二)

C++ string类(二)

insert&#xff1a; erase&#xff1a; 常见用法&#xff1a; int main() {string s1("hello world");string s2("gm");s1.insert(5,"x");cout << s1 << endl;s1.insert(6,s1,0);cout << s1 << endl;s1.insert(0,&qu…
阅读更多...
二叉树之推排序（升序）

二叉树之推排序（升序）

目录 1.思路1.1大堆的建立方法1.2排序的方法 2.代码实现以及测试代码 1.思路 如何将一个堆进行排序&#xff0c;并变成升序&#xff1f;首先&#xff0c;如果要完成升序&#xff0c;那我们可以建立一个大堆&#xff0c;因为大堆可以选出一个最大的值放在堆的最上面&#xff0c…
阅读更多...
云服务器上部署 Web 项目及端口异常处理

云服务器上部署 Web 项目及端口异常处理

文章目录 1. 在云服务器的 MySQL(MariaDB) 中, 建库建表2. 微调代码3. 打包4. 把 war 包 拷贝到云服务器上端口被占用处理 1. 在云服务器的 MySQL(MariaDB) 中, 建库建表 在云服务器中进入 MySQL mysql -u root -p把之前本地写好的 SQL 代码一粘贴即可 例如: -- 这个文件主要…
阅读更多...
oracle闪回恢复表数据

oracle闪回恢复表数据

oracle闪回恢复表数据 1.打开监听和数据库&#xff0c;进入需要操作的表的所属用户下 [oraclemydb ~]$ lsnrctl start [oraclemydb ~]$ sqlplus / as sysdba SQL> startup SQL> conn test/123456 SQL> select * from test1&#xff1b;2.删除任意数据&#xff1a; …
阅读更多...
「计算机网络」Cisco Packet Tracker计算机网络仿真器的使用

「计算机网络」Cisco Packet Tracker计算机网络仿真器的使用

介绍 Cisco Packet Tracker&#xff1a;网络仿真工具&#xff0c;用于模拟网络配置。 &#xff08;一&#xff09;通过 带外管理 配置交换机&#xff08;Switch&#xff09; 带外&#xff1a;Out-of-Band, OOB写在前面&#xff1a;如何打开Console页面 1、模式转换 用户执行模…
阅读更多...
如何用postman实现接口自动化测试

如何用postman实现接口自动化测试

postman使用 开发中经常用postman来测试接口&#xff0c;一个简单的注册接口用postman测试&#xff1a; 接口正常工作只是最基本的要求&#xff0c;经常要评估接口性能&#xff0c;进行压力测试。 postman进行简单压力测试 下面是压测数据源&#xff0c;支持json和csv两个格…
阅读更多...
Android开源框架--Dagger2详解

Android开源框架--Dagger2详解

功名只向马上取&#xff0c;真是英雄一丈夫 一&#xff0c;定义 我们知道在一个类中&#xff0c;通常会定义其他类型的变量&#xff0c;这个变量就是我们所说的“依赖“。 对一个类的变量进行初始化&#xff0c;有两种方式。第一种&#xff0c;这个类自己进行初始化&#xff…
阅读更多...
Elasticsearch底层原理分析——新建、索引文档

Elasticsearch底层原理分析——新建、索引文档

es版本 8.1.0 重要概念回顾 Elasticsearch Node的角色 与下文流程相关的角色介绍&#xff1a; Node Roles配置主要功能说明masternode.roles: [ master ]有资格参与选举成为master节点&#xff0c;从而进行集群范围的管理工作&#xff0c;如创建或删除索引、跟踪哪些节点是…
阅读更多...
计算机毕业设计php+bootstrap小区物业管理系统

计算机毕业设计php+bootstrap小区物业管理系统

意义&#xff1a;随着我国经济的发展和人们生活水平的提高&#xff0c;住宅小区已经成为人们居住的主流&#xff0c;人们生活质量提高的同时&#xff0c;对小区物业管理的要求也越来越高&#xff0c;诸如对小区的维修维护&#xff0c;甚至对各项投诉都要求小区管理者做得好&…
阅读更多...
Django请求生命周期流程

Django请求生命周期流程

浏览器发起请求。 先经过网关接口&#xff0c;Django自带的是wsgiref&#xff0c;请求来的时候解析封装&#xff0c;响应走的时候打包处理&#xff0c;这个wsgiref模块本身能够支持的并发量很少&#xff0c;最多1000左右&#xff0c;上线之后会换成uwsgi&#xff0c;并且还会加…
阅读更多...
Linux 项目自动化构建工具：make/makefile

Linux 项目自动化构建工具：make/makefile

什么是 make make 是一个命令&#xff0c;他会在源文件的当前目录下寻找 makefile 或者 Makefile 文件执行这个文件中的代码。 makefile 文件的编写 我们先来见见猪跑&#xff0c;看看 make 怎么用的&#xff1a; 下面是 makefile 文件的内容&#xff1a; 这是 test.c 中的…
阅读更多...
Vue19 列表过滤

Vue19 列表过滤

直接上代码 以下代码使用了两种实现方式&#xff0c;监视属性和计算属性 当能用计算属性实现时&#xff0c;推荐使用计算属性 <!DOCTYPE html> <html><head><meta charset"UTF-8" /><title>列表过滤</title><script type&q…
阅读更多...
python项目报错

python项目报错

解决办法&#xff1a;不要用配置的镜像脚本&#xff0c;直接用此命令 pip install pandas -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com
阅读更多...
C++类与对象(7)—友元、内部类、匿名对象、拷贝对象时编译器优化

C++类与对象(7)—友元、内部类、匿名对象、拷贝对象时编译器优化

目录 一、友元 1、定义 2、友元函数 3、友元类 二、内部类 1、定义 2、特性&#xff1a; 三、匿名对象 四、拷贝对象时的一些编译器优化 1、传值&传引用返回优化对比 2、匿名对象作为函数返回对象 3、接收返回值方式对比 总结&#xff1a; 一、友元 1、定义…
阅读更多...
Javaweb之Vue组件库Element之Form表单的详细解析

Javaweb之Vue组件库Element之Form表单的详细解析

4.3.4 Form表单 4.3.4.1 组件演示 Form 表单&#xff1a;由输入框、选择器、单选框、多选框等控件组成&#xff0c;用以收集、校验、提交数据。 表单在我们前端的开发中使用的还是比较多的&#xff0c;接下来我们学习这个组件&#xff0c;与之前的流程一样&#xff0c;我们首…
阅读更多...
深入了解MD5加密技术及其应用与局限

深入了解MD5加密技术及其应用与局限

一、MD5简介 MD5&#xff08;Message Digest Algorithm 5&#xff09;是一种单向散列函数&#xff0c;由美国密码学家罗纳德李维斯特&#xff08;Ronald Linn Rivest&#xff09;于1991年发明。它主要用于将任意长度的消息映射成固定长度的摘要&#xff0c;从而实现消息的完整…
阅读更多...
20分钟拥有自己的ChatGPT4，高效低成本，小白必看

20分钟拥有自己的ChatGPT4，高效低成本，小白必看

准备工作 1、准备一个3.5的账号 2、一张虚拟卡 开始步骤 从ChatGPT第一版发布到现在&#xff0c;还不到一年的时间中&#xff0c;可是它使用的GPT架构已经从3.5版本进化到现在的4.0版本&#xff0c;随之而来的是其能力的极大提升。下面是GPT-4在其官网的介绍中的一句话&…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023