YOLO(You Only Look Once)是一种非常高效的实时目标检测算法,而其中的置信度概念更是核心之一!👀
简单来说,置信度是模型对某个边界框预测的可信程度的量化指标。它由两部分组成:一是边界框预测的准确性,二是该区域是否存在目标的概率。换句话说,置信度 = 预测框与真实框的交并比(IoU) × 是否有目标的概率。🎯
以一张图片为例,当YOLO检测到一个物体时,会为每个候选框分配一个置信度值,值越高表示越可能是正确的目标。例如,在交通场景中,车辆的置信度可能达到95%,行人则可能是70%。这样不仅帮助我们快速定位目标,还能过滤掉大量无关信息,提升检测效率!🚗🚶♀️
掌握置信度的意义,能让我们更好地优化模型性能,实现更精准的目标检测!🚀