入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。
可参照以下博客一起看（涉及一些概念解析）深度学习之常用模型评估指标（一）—— 分类问题和目标检测_tt丫的博客-CSDN博客_深度网络模型特异度 yolov5训练后会产生runs文件夹，其中的train文件夹中的exp文件夹里存放的即是训练后模型的各种信息，里面的weights文件夹即放置模型权重参数，其余的文件即为各种性能指标信息。
目录
一、confusion_matrix.png —— 混淆矩阵
四、labels_correlogram.jpg —— 体现中心点横纵坐标以及框的高宽间的关系
八、result.png —— 结果loss functions
混淆矩阵是对分类问题预测结果的总结。使用计数值汇总正确和不正确预测的数量，并按每个类进行细分，显示了分类模型进行预测时会对哪一部分产生混淆。通过这个矩阵可以方便地看出机器是否将两个不同的类混淆了（把一个类错认成了另一个）。
混淆矩阵不仅可以让我们直观的了解分类模型所犯的错误，更重要的是可以了解哪些错误类型正在发生，正是这种对结果的分解克服了仅使用分类准确率带来的局限性（总体到细分）。
行是预测类别（y轴），列是真实类别（x轴）；
矩阵中Aij的含义是：第j个类别被预测为第i个类别的概率；
从图中可分析到：每一类被正确分类的概率为100%（emmm可能过拟合了），但是背景被误分还是有一定的概率，尤其是“down”类。
F1分数与置信度阈值（x轴）之间的关系。F1分数是分类的一个衡量标准，是精确率和召回率的调和平均数，介于0，1之间。越大越好。
一般来说，置信度阈值（该样本被判定为某一类的概率阈值）较低的时候，很多置信度低的样本被认为是真，召回率高，精确率低；置信度阈值较高的时候，置信度高的样本才能被认为是真，类别检测的越准确，即精准率较大（只有confidence很大，才被判断是某一类别），所以前后两头的F1分数比较少。
可以看到F1曲线很“宽敞”且顶部接近1，说明在训练数据集上表现得很好（既能很好地查全，也能很好地查准）的置信度阈值区间很大。
第一个图是训练集得数据量，每个类别有多少个；
第二个图是框的尺寸和数量；
第三个图是中心点相对于整幅图的位置；
第四个图是图中目标相对于整幅图的高宽比例；
表示中心点坐标x和y，以及框的高宽间的关系。
每一行的最后一幅图代表的是x，y，宽和高的分布情况：
最上面的图（0，0）表明中心点横坐标x的分布情况，可以看到大部分集中在整幅图的中心位置；
（1，1）图表明中心点纵坐标y的分布情况，可以看到大部分集中在整幅图的中心位置；
（2，2）图表明框的宽的分布情况，可以看到大部分框的宽的大小大概是整幅图的宽的一半；
（3，3）图表明框的宽的分布情况，可以看到大部分框的高的大小超过整幅图的高的一半
而其他的图即是寻找这4个变量间的关系
即置信度阈值 - 准确率曲线图
当判定概率超过置信度阈值时，各个类别识别的准确率。当置信度越大时，类别检测越准确，但是这样就有可能漏掉一些判定概率较低的真实样本。
即置信度阈值 - 召回率曲线图
当置信度越小的时候，类别检测的越全面（不容易被漏掉，但容易误判）。
PR曲线体现精确率和召回率的关系。
mAP 是 Mean Average Precision 的缩写，即 均值平均精度。可以看到：精度越高，召回率越低。
我们希望：在准确率很高的前提下，尽可能的检测到全部的类别。因此希望我们的曲线接近(1,1)，即希望mAP曲线的面积尽可能接近1。
🌳定位损失box_loss：
预测框与标定框之间的误差（CIoU），越小定位得越准；
🌳置信度损失obj_loss：
计算网络的置信度，越小判定为目标的能力越准；
🌳分类损失cls_loss：
计算锚框与对应的标定分类是否正确，越小分类得越准；
🌳mAP@0.5:0.95（mAP@[0.5:0.95]）
表示在不同IoU阈值（从0.5到0.95，步长0.05）（0.5、0.55、0.6、0.65、0.7、0.75、0.8、0.85、0.9、0.95）上的平均mAP；🌳mAP@0.5：
表示阈值大于0.5的平均mAP
横坐标代表的是训练轮数(epoch)
一般训练结果主要观察“mAP曲线的面积大小”（PR曲线）与“精确率和召回率波动情况”（上图的右边）；
PR曲线面积越接近1越好；
精确率和召回率波动不是很大则训练效果较好；如果训练比较好的话图上呈现的是稳步上升。
欢迎大家在评论区批评指正，谢谢啦~
导读语言模型给我们的生产生活带来了极大便利，但同时不少人也利用他们从事作弊工作。如何规避这些难辨真伪的文字所产生的负面影响也成为一大难题。在3月9日智源Live第33期活动「DetectGPT：判断文本是否为机器生成的工具」中，主讲人Eric为我们讲解了DetectGPT工作背后的思路——一种基于概率曲率检测的用于检测模型生成文本的工具，它可以帮助我们更好地分辨文章的来源和可信度，对保护信息真实、防止欺诈等方面具有重要意义。本次报告主要围绕其功能，实现和效果等展开。（文末点击“阅读原文”，查看活动回放。）Ericmitchell斯坦福大学计算机系四年级博士生，由ChelseaFinn和Chri
我正在使用Ruby解决一些ProjectEuler问题，特别是这里我要讨论的问题25(Fibonacci数列中包含1000位数字的第一项的索引是多少？)。起初，我使用的是Ruby2.2.3，我将问题编码为:number=3a=1b=2whileb.to_s.length但后来我发现2.4.2版本有一个名为digits的方法，这正是我需要的。我转换为代码:whileb.digits.length当我比较这两种方法时，digits慢得多。时间./025/problem025.rb0.13s用户0.02s系统80%cpu0.190总计./025/problem025.rb2.19s用户0.0
我正在寻找一个用ruby演示计时器的在线示例，并发现了下面的代码。它按预期工作，但这个简单的程序使用30Mo内存(如Windows任务管理器中所示)和太多CPU有意义吗？非常感谢deftime_blockstart_time=Time.nowThread.new{yield}Time.now-start_timeenddefrepeat_every(seconds)whiletruedotime_spent=time_block{yield}#Tohandle-vesleepinteravalsleep(seconds-time_spent)iftime_spent
如果用户是所有者，我有一个条件来检查说删除和文章。delete_articleifuser.owner?另一种方式是user.owner?&&delete_article选择它有什么好处还是它只是一种写作风格 最佳答案 性能不太可能成为该声明的问题。第一个要好得多-它更容易阅读。您future的自己和其他将开始编写代码的人会为此感谢您。 关于ruby-on-rails-如果条件与&&，是否有任何性能提升，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我编写了一个Ruby应用程序，它可以解析来自不同格式html、xml和csv文件的源中的大量数据。我如何找出代码的哪些区域花费的时间最长？有没有关于如何提高Ruby应用程序性能的好资源？或者您是否有任何始终遵循的性能编码标准？例如，你总是用加入你的字符串吗？output=String.newoutput或者你会使用output="#{part_one}#{part_two}\n" 最佳答案 好吧，有一些众所周知的做法，例如字符串连接比“#{value}”慢得多，但是为了找出您的脚本在哪里消耗了大部分时间或比所需时间更多，您需要进行分
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