YOLOv5中 计算MAE, RMSE 的方法

Question

YOLOv5中 计算MAE, RMSE 的方法
请问如何修改代码呢？或者从哪里可以看出来呢？

Answer 1

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在YOLOv5中，计算MAE和RMSE的方法可以在evaluate.py文件中找到。 首先，可以在evaluate.py文件中找到calculation_metrics函数，该函数是用来计算模型评估指标的，包括mAP和FPS等指标。在该函数中，可以添加代码来计算MAE和RMSE。例如，下面是添加计算MAE和RMSE的代码示例：

def calculation_metrics(data_dict, ...):
    ...
    # Add code for calculating MAE and RMSE
    # Calculate MAE
    mae_sum = 0
    for item in metric_items:
        mae_sum += abs(item['diff'])
    mae = mae_sum / len(metric_items)
    # Calculate RMSE
    mse_sum = 0
    for item in metric_items:
        mse_sum += item['diff'] ** 2
    rmse = math.sqrt(mse_sum / len(metric_items))
    # Add MAE and RMSE to metric_dict
    metric_dict['MAE'] = mae
    metric_dict['RMSE'] = rmse
    return metric_dict

这段代码计算了所有预测框和目标框之间的坐标差，然后求出MAE和RMSE，并将其添加到输出的评估指标结果中。 当然，代码中还需要实现计算目标框和预测框坐标差的函数，具体实现可以根据需要进行相应的修改。 需要注意的是，修改代码后需要重新执行评估脚本才能生效。执行命令为：

python val.py --data <your_data_file> --weights <your_weight_file> --task <your_task_name>

其中your_data_file为数据集配置文件，your_weight_file为模型权重文件，your_task_name为任务名称。