yolov5怎么在图像中标记漏检？

Question

使用yolov5对图像进行检测，当交集iou>0.45时认为目标检出，那如果我想在图上标记出漏检的目标，该如何实现呢？（通过计算iou，还是通过混淆矩阵，还是有别的更好的方法）

Answer 1

该回答内容部分引用GPT，GPT_Pro更好的解决问题
使用yolov5进行图像检测，在确定目标检出时，采用的是iou（交并比）>0.45的方式。如果想要在图像中标记漏检的目标，我们可以通过计算iou来实现：当iou小于0.45时，即认为是漏检的目标。

具体步骤如下：

1. 使用yolov5进行图像检测，预测出图像中的目标位置，得到预测框（prediction boxes）;
2. 依据ground truth（真实框）计算与预测框之间的iou;
3. 当iou小于0.45时，即认为是漏检的目标，在图像中标记出来。

具体代码如下：

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 使用yolov5进行图像检测
detections = yolo_detector(img)
# 遍历所有检测的目标
for det in detections:
    # 读取ground truth 信息
    gt_bbox = gt_info[det['class_id']]
    # 计算iou
    iou = calculate_iou(gt_bbox, det['bbox']) 
    # 当iou小于0.45时，即认为是漏检的目标，将其标记在图上
    if iou < 0.45: 
        # 在图上标记出来
        cv2.rectangle(img, (det['bbox'][0], det['bbox'][1]), (det['bbox'][2], det['bbox'][3], (255, 0, 255), thickness=3)  

如果回答有帮助，望采纳。