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प्रदर्शन मेट्रिक्स डीप डाइव

परिचय

ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल की सटीकता और दक्षता का मूल्यांकन करने के लिए प्रदर्शन मेट्रिक्स महत्वपूर्ण उपकरण हैं। वे इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि एक मॉडल छवियों के भीतर वस्तुओं को कितनी प्रभावी ढंग से पहचान और स्थानीयकृत कर सकता है। इसके अतिरिक्त, वे मॉडल की झूठी सकारात्मकता और झूठी नकारात्मक से निपटने को समझने में मदद करते हैं। मॉडल के प्रदर्शन के मूल्यांकन और बढ़ाने के लिए ये अंतर्दृष्टि महत्वपूर्ण हैं। इस गाइड में, हम इससे जुड़े विभिन्न प्रदर्शन मीट्रिक का पता लगाएंगे YOLOv8, उनका महत्व, और उनकी व्याख्या कैसे करें।



सतर्कता: Ultralytics YOLOv8 प्रदर्शन मेट्रिक्स | एमएपी, एफ 1 स्कोर, प्रेसिजन, आईओयू और सटीकता

ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मेट्रिक्स

Let's start by discussing some metrics that are not only important to YOLOv8 but are broadly applicable across different object detection models.

  • संघ (IoU) पर प्रतिच्छेदन: IoU एक उपाय है जो एक अनुमानित बाउंडिंग बॉक्स और एक ग्राउंड ट्रुथ बाउंडिंग बॉक्स के बीच ओवरलैप को निर्धारित करता है। यह वस्तु स्थानीयकरण की सटीकता का मूल्यांकन करने में एक मौलिक भूमिका निभाता है।

  • औसत परिशुद्धता (AP): एपी सटीक-रिकॉल वक्र के तहत क्षेत्र की गणना करता है, एक एकल मूल्य प्रदान करता है जो मॉडल की सटीकता और याद प्रदर्शन को समाहित करता है।

  • मीन एवरेज प्रिसिजन (mAP): mAP कई ऑब्जेक्ट वर्गों में औसत AP मानों की गणना करके AP की अवधारणा का विस्तार करता है। यह मॉडल के प्रदर्शन का व्यापक मूल्यांकन प्रदान करने के लिए बहु-वर्ग ऑब्जेक्ट डिटेक्शन परिदृश्यों में उपयोगी है।

  • प्रेसिजन और याद: प्रेसिजन सभी सकारात्मक भविष्यवाणियों के बीच सच्ची सकारात्मकता के अनुपात को निर्धारित करता है, झूठी सकारात्मकता से बचने के लिए मॉडल की क्षमता का आकलन करता है। दूसरी ओर, रिकॉल सभी वास्तविक सकारात्मकताओं के बीच वास्तविक सकारात्मकता के अनुपात की गणना करता है, जो किसी वर्ग के सभी उदाहरणों का पता लगाने की मॉडल की क्षमता को मापता है।

  • F1 स्कोर: F1 स्कोर सटीकता और याद का हार्मोनिक माध्य है, जो झूठी सकारात्मक और झूठी नकारात्मक दोनों पर विचार करते हुए एक मॉडल के प्रदर्शन का संतुलित मूल्यांकन प्रदान करता है।

के लिए मीट्रिक की गणना कैसे करें YOLOv8 को गढ़ना

अब, हम एक्सप्लोर कर सकते हैं YOLOv8सत्यापन मोड जिसका उपयोग उपरोक्त चर्चा किए गए मूल्यांकन मैट्रिक्स की गणना करने के लिए किया जा सकता है।

सत्यापन मोड का उपयोग करना सरल है। एक बार आपके पास एक प्रशिक्षित मॉडल होने के बाद, आप model.val() फ़ंक्शन का आह्वान कर सकते हैं। यह फ़ंक्शन तब सत्यापन डेटासेट को संसाधित करेगा और विभिन्न प्रकार के प्रदर्शन मीट्रिक लौटाएगा। लेकिन इन मेट्रिक्स का क्या मतलब है? और आपको उनकी व्याख्या कैसे करनी चाहिए?

आउटपुट की व्याख्या करना

आइए model.val() फ़ंक्शन के आउटपुट को तोड़ें और आउटपुट के प्रत्येक सेगमेंट को समझें।

क्लास-वाइज मेट्रिक्स

आउटपुट के अनुभागों में से एक प्रदर्शन मीट्रिक का वर्ग-वार विश्लेषण है। यह बारीक जानकारी तब उपयोगी होती है जब आप यह समझने की कोशिश कर रहे हों कि मॉडल प्रत्येक विशिष्ट वर्ग के लिए कितना अच्छा कर रहा है, विशेष रूप से ऑब्जेक्ट श्रेणियों की विविध श्रेणी वाले डेटासेट में। डेटासेट में प्रत्येक वर्ग के लिए निम्नलिखित प्रदान किया गया है:

  • वर्ग: यह ऑब्जेक्ट क्लास के नाम को दर्शाता है, जैसे "व्यक्ति", "कार", या "कुत्ता"।

  • छवियां: यह मीट्रिक आपको सत्यापन सेट में छवियों की संख्या बताती है जिसमें ऑब्जेक्ट वर्ग होता है।

  • उदाहरण: यह इस बात की गणना प्रदान करता है कि सत्यापन सेट में सभी छवियों में कक्षा कितनी बार दिखाई देती है।

  • बॉक्स (पी, आर, एमएपी 50, एमएपी 50-95): यह मीट्रिक वस्तुओं का पता लगाने में मॉडल के प्रदर्शन में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है:

    • पी (प्रेसिजन): पता लगाई गई वस्तुओं की सटीकता, यह दर्शाता है कि कितने डिटेक्शन सही थे।

    • आर (रिकॉल): छवियों में वस्तुओं के सभी उदाहरणों की पहचान करने के लिए मॉडल की क्षमता।

    • mAP50: 0.50 की यूनियन (IoU) सीमा पर एक चौराहे पर गणना की गई औसत औसत परिशुद्धता। यह केवल "आसान" पहचान पर विचार करते हुए मॉडल की सटीकता का एक उपाय है।

    • mAP50-95: औसत औसत परिशुद्धता की गणना अलग-अलग IoU थ्रेसहोल्ड पर की जाती है, जो 0.50 से 0.95 तक होती है। यह पता लगाने में कठिनाई के विभिन्न स्तरों में मॉडल के प्रदर्शन का एक व्यापक दृष्टिकोण देता है।

स्पीड मेट्रिक्स

अनुमान की गति सटीकता जितनी ही महत्वपूर्ण हो सकती है, विशेष रूप से वास्तविक समय की वस्तु का पता लगाने वाले परिदृश्यों में। यह खंड सत्यापन प्रक्रिया के विभिन्न चरणों के लिए लिए गए समय को तोड़ता है, प्रीप्रोसेसिंग से पोस्ट-प्रोसेसिंग तक।

COCO मेट्रिक्स मूल्यांकन

COCO डेटासेट पर मान्य करने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए, COCO मूल्यांकन स्क्रिप्ट का उपयोग करके अतिरिक्त मीट्रिक की गणना की जाती है। ये मीट्रिक सटीकता में अंतर्दृष्टि देते हैं और विभिन्न IoU थ्रेसहोल्ड पर और विभिन्न आकारों की वस्तुओं के लिए याद करते हैं।

दृश्य आउटपुट

model.val() फ़ंक्शन, संख्यात्मक मीट्रिक बनाने के अलावा, दृश्य आउटपुट भी देता है जो मॉडल के प्रदर्शन की अधिक सहज समझ प्रदान कर सकता है। यहां उन दृश्य आउटपुट का टूटना है जिनकी आप अपेक्षा कर सकते हैं:

  • F1 स्कोर वक्र (F1_curve.png): यह वक्र विभिन्न थ्रेसहोल्ड में F1 स्कोर का प्रतिनिधित्व करता है। इस वक्र की व्याख्या करने से विभिन्न थ्रेसहोल्ड पर झूठी सकारात्मकता और झूठी नकारात्मक के बीच मॉडल के संतुलन में अंतर्दृष्टि प्रदान की जा सकती है।

  • प्रेसिजन-रिकॉल कर्व (PR_curve.png): किसी भी वर्गीकरण समस्या के लिए एक अभिन्न दृश्य, यह वक्र विभिन्न थ्रेसहोल्ड पर सटीकता और याद के बीच व्यापार-नापसंद दिखाता है। असंतुलित वर्गों से निपटने के दौरान यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाता है।

  • प्रेसिजन कर्व (P_curve.png): विभिन्न थ्रेसहोल्ड पर सटीक मूल्यों का एक चित्रमय प्रतिनिधित्व। यह वक्र यह समझने में मदद करता है कि दहलीज में परिवर्तन के रूप में सटीकता कैसे बदलती है।

  • रिकॉल कर्व (R_curve.png): तदनुसार, यह ग्राफ दिखाता है कि विभिन्न थ्रेसहोल्ड में रिकॉल वैल्यू कैसे बदलते हैं।

  • भ्रम मैट्रिक्स (confusion_matrix.png): भ्रम मैट्रिक्स परिणामों का एक विस्तृत दृष्टिकोण प्रदान करता है, प्रत्येक वर्ग के लिए सही सकारात्मक, सच्चे नकारात्मक, झूठी सकारात्मक और झूठी नकारात्मक की गणना प्रदर्शित करता है।

  • सामान्यीकृत भ्रम मैट्रिक्स (confusion_matrix_normalized.png): यह विज़ुअलाइज़ेशन भ्रम मैट्रिक्स का एक सामान्यीकृत संस्करण है। यह कच्चे मायने रखता है के बजाय अनुपात में डेटा का प्रतिनिधित्व करता है। यह प्रारूप कक्षाओं में प्रदर्शन की तुलना करना आसान बनाता है।

  • सत्यापन बैच लेबल (val_batchX_labels.jpg): ये छवियां सत्यापन डेटासेट से अलग-अलग बैचों के लिए जमीनी सच्चाई लेबल दर्शाती हैं। वे डेटासेट के अनुसार वस्तुओं और उनके संबंधित स्थानों की एक स्पष्ट तस्वीर प्रदान करते हैं।

  • सत्यापन बैच भविष्यवाणियां (val_batchX_pred.jpg): लेबल छवियों के विपरीत, ये दृश्य द्वारा की गई भविष्यवाणियों को प्रदर्शित करते हैं YOLOv8 संबंधित बैचों के लिए मॉडल। इनकी तुलना लेबल छवियों से करके, आप आसानी से आकलन कर सकते हैं कि मॉडल कितनी अच्छी तरह वस्तुओं का पता लगाता है और उन्हें नेत्रहीन वर्गीकृत करता है।

परिणाम भंडारण

भविष्य के संदर्भ के लिए, परिणाम एक निर्देशिका में सहेजे जाते हैं, जिसे आमतौर पर रन/डिटेक्ट/वैल नाम दिया जाता है।

सही मेट्रिक्स चुनना

मूल्यांकन करने के लिए सही मीट्रिक चुनना अक्सर विशिष्ट एप्लिकेशन पर निर्भर करता है।

  • मानचित्र: मॉडल प्रदर्शन के व्यापक मूल्यांकन के लिए उपयुक्त।

  • योण: आवश्यक है जब सटीक वस्तु स्थान महत्वपूर्ण है।

  • यथार्थता: महत्वपूर्ण है जब झूठी पहचान को कम करना प्राथमिकता है।

  • याद करना: महत्वपूर्ण जब किसी वस्तु के हर उदाहरण का पता लगाना महत्वपूर्ण हो।

  • F1 स्कोर: उपयोगी जब सटीकता और याद के बीच संतुलन की आवश्यकता होती है।

रीयल-टाइम अनुप्रयोगों के लिए, समय पर परिणाम सुनिश्चित करने के लिए FPS (फ्रेम्स प्रति सेकंड) और विलंबता जैसे गति मीट्रिक महत्वपूर्ण हैं।

परिणामों की व्याख्या

It's important to understand the metrics. Here's what some of the commonly observed lower scores might suggest:

  • कम एमएपी: इंगित करता है कि मॉडल को सामान्य शोधन की आवश्यकता हो सकती है।

  • कम IoU: मॉडल वस्तुओं को सटीक रूप से इंगित करने के लिए संघर्ष कर रहा हो सकता है। विभिन्न बाउंडिंग बॉक्स विधियां मदद कर सकती हैं।

  • कम परिशुद्धता: मॉडल बहुत अधिक गैर-मौजूद वस्तुओं का पता लगा सकता है। आत्मविश्वास थ्रेसहोल्ड को समायोजित करने से यह कम हो सकता है।

  • कम याद: मॉडल वास्तविक वस्तुओं को याद कर सकता है। सुविधा निष्कर्षण में सुधार या अधिक डेटा का उपयोग करने से मदद मिल सकती है।

  • असंतुलित F1 स्कोर: सटीकता और याद के बीच असमानता है।

  • वर्ग-विशिष्ट एपी: यहां कम स्कोर उन वर्गों को उजागर कर सकते हैं जिनके साथ मॉडल संघर्ष करता है।

मामले का अध्ययन

वास्तविक दुनिया के उदाहरण यह स्पष्ट करने में मदद कर सकते हैं कि ये मीट्रिक व्यवहार में कैसे काम करते हैं।

मामला 1

  • स्थिति: mAP और F1 स्कोर उप-इष्टतम हैं, लेकिन जबकि रिकॉल अच्छा है, प्रेसिजन नहीं है।

  • व्याख्या और कार्रवाई: बहुत अधिक गलत पहचान हो सकती है। आत्मविश्वास थ्रेसहोल्ड को कसने से इन्हें कम किया जा सकता है, हालांकि यह याद को थोड़ा कम भी कर सकता है।

मामला 2

  • स्थिति: एमएपी और रिकॉल स्वीकार्य हैं, लेकिन आईओयू की कमी है।

  • व्याख्या और कार्रवाई: मॉडल वस्तुओं का अच्छी तरह से पता लगाता है लेकिन हो सकता है कि उन्हें ठीक से स्थानीयकृत न कर रहा हो। बाउंडिंग बॉक्स भविष्यवाणियों को परिष्कृत करने में मदद मिल सकती है।

मामला 3

  • स्‍थान: कुछ वर्गों में दूसरों की तुलना में बहुत कम एपी होता है, यहां तक कि एक सभ्य समग्र एमएपी के साथ भी।

  • व्याख्या और कार्रवाई: ये कक्षाएं मॉडल के लिए अधिक चुनौतीपूर्ण हो सकती हैं। इन कक्षाओं के लिए अधिक डेटा का उपयोग करना या प्रशिक्षण के दौरान कक्षा के वजन को समायोजित करना फायदेमंद हो सकता है।

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उत्साही और विशेषज्ञों के समुदाय में दोहन आपकी यात्रा को बढ़ा सकता है YOLOv8. यहां कुछ रास्ते दिए गए हैं जो सीखने, समस्या निवारण और नेटवर्किंग की सुविधा प्रदान कर सकते हैं।

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  • Ultralytics YOLOv8 डॉक्स: आधिकारिक दस्तावेज एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है YOLOv8, स्थापना, उपयोग और समस्या निवारण पर गाइड के साथ।

इन संसाधनों का उपयोग न केवल आपको किसी भी चुनौती के माध्यम से मार्गदर्शन करेगा बल्कि आपको नवीनतम रुझानों और सर्वोत्तम प्रथाओं से भी अपडेट रखेगा YOLOv8 समुदाय-भावना।

समाप्ति

इस गाइड में, हमने इसके लिए आवश्यक प्रदर्शन मीट्रिक पर करीब से नज़र डाली है YOLOv8. ये मीट्रिक यह समझने के लिए महत्वपूर्ण हैं कि कोई मॉडल कितना अच्छा प्रदर्शन कर रहा है और अपने मॉडल को ठीक करने का लक्ष्य रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए महत्वपूर्ण हैं। वे सुधार के लिए आवश्यक अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं और यह सुनिश्चित करने के लिए कि मॉडल वास्तविक जीवन स्थितियों में प्रभावी ढंग से काम करता है।

याद रखें, YOLOv8 और Ultralytics समुदाय एक अमूल्य संपत्ति है। साथी डेवलपर्स और विशेषज्ञों के साथ जुड़ने से मानक दस्तावेज़ीकरण में नहीं मिलने वाली अंतर्दृष्टि और समाधानों के द्वार खुल सकते हैं। जैसा कि आप ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के माध्यम से यात्रा करते हैं, सीखने की भावना को जीवित रखें, नई रणनीतियों के साथ प्रयोग करें और अपने निष्कर्ष साझा करें। ऐसा करके, आप समुदाय के सामूहिक ज्ञान में योगदान करते हैं और इसके विकास को सुनिश्चित करते हैं।

हैप्पी ऑब्जेक्ट डिटेक्शन!



Created 2023-11-12, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (6), RizwanMunawar (1), abirami-vina (1)

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