评价指标: 准确率 (Accuracy),混淆矩阵 (Confusion Matrix),精确率(Precision),召回率(Recall),平均正确率(AP),mean Average Precision(mAP),交除并(IoU),ROC + AUC,非极大值抑制(NMS ...
目标检测常用衡量指标 目标检测中,存在很多常见的模型评估与选择的度量方法,本文结合周志华老师的 lt 机器学习 gt ,以及自己的理解对常见的度量方法做一个总结。 基础介绍 常见的评估方法,我们在进行样本学习与测试的过程中,通常采用多种方式来进行样本集合的分类。 留出法 将样本按比例分为两个子集,一个为训练集,一个为验证集,通常保证训练集和验证集的样本类别服从同分布。多次划分后取平均的实验结果作为 ...
2017-11-09 20:49 0 1540 推荐指数:
评价指标: 准确率 (Accuracy),混淆矩阵 (Confusion Matrix),精确率(Precision),召回率(Recall),平均正确率(AP),mean Average Precision(mAP),交除并(IoU),ROC + AUC,非极大值抑制(NMS ...
AP & mAP AP:PR 曲线下面积(下面会说明) mAP:mean Average Precision, 即各类别 AP 的平均值 TP、FP、FN、TN True Positive (TP): IoU> ( 一般取 0.5 ) 的检测框数量(同一 ...
场景和用例。 对于每个应用场景,选择一个能够客观比较模型的度量指标非常重要。 这篇文章将介绍目标检测(O ...
目录 Intersection Over Union(IOU) 目标检测中的TP、FP、FN、TN AP指标 mAP指标 AP50、AP@50:5:95指标 实际应用场景下的指标 参考资料 Intersection ...
衡量软件性能三大常用指标:并发用户数、响应时间、系统吞吐量 并发用户数,是性能需求与测试最常用,也是最重要的指标之一。它包含了业务层面和后端服务器层面 的两层含义。 业务层面的并发用户数,指的是实际使用系统的用户总数。但是,单靠这个指标并不能反映系统实 际承载的压力,我们还要结合 ...
指标名称 定义 度量范围 工作量偏差 ((实际工作量-计划工作量)/计划工作量)*100% 进度 测试执行率 (实际执行的测试用例数/测试用例总数)*100% 测试进度 ...
对于深度学习的网络模型,希望其速度快,内存小,精度高。因此需要量化指标来评价这些性能,常用的指标有:mAP(平均准确度均值,精度指标), FPS(每秒处理的图片数量或每张图片处理需要时间,同样硬件条件下的速度指标) , 模型参数大小(内存大小指标)。 1.mAP (mean Avearage ...
参考:https://blog.csdn.net/hsqyc/article/details/81702437 什么是IoU 在目标检测算法中,我们经常需要评价2个矩形框之间的相似性,直观来看可以通过比较2个框的距离、重叠面积等计算得到相似性,而IoU指标恰好可以实现这样的度量。简而言之 ...