目标检测模型中性能评估的几个重要参数有精确度,精确度和召回率。本文中我们将讨论一个常用的度量指标:均值平均精度,即MAP。 在二元分类中,精确度和召回率是一个简单直观的统计量,但是在目标检测中有所不同的是及时我们的物体检测器在图像中检测到物体,如果我们仍无法找到它所在的图像中的哪个位置也是无用 ...
我们主要是对VOC数据集格式进行计算mAP,对官方的代码进行了一些改动 改动: 增加没有目标的样本的检测,意思是图像没有目标,但是如果模型给了检测结果那么就是误报,虚警 对于IOU的改动,我们的目标时小目标,但是预测框可能偏大但是还时包围了物体,所以我们认为时TP但是在计算时IOU lt . 的都是算作FP所以我们把遇到包裹情况时IOU大于 . 为TP 注:上图IOU只有 . 几 红色框时真实框 ...
2018-08-31 20:43 3 4646 推荐指数:
目标检测模型中性能评估的几个重要参数有精确度,精确度和召回率。本文中我们将讨论一个常用的度量指标:均值平均精度,即MAP。 在二元分类中,精确度和召回率是一个简单直观的统计量,但是在目标检测中有所不同的是及时我们的物体检测器在图像中检测到物体,如果我们仍无法找到它所在的图像中的哪个位置也是无用 ...
对于使用机器学习解决的大多数常见问题,通常有多种可用的模型。每个模型都有自己的独特之处,并随因素变化而表现不同。 每个模型在“验证/测试”数据集上来评估性能,性能衡量使用各种统计量如准确度(accuracy),精度(precision),召回率(recall)等。选择的统计量通常针对特定 ...
@ 目录 一、IOU 二、mAP 2.1 简介 2.2 计算方法 三、模型速度 一、IOU 交并比loU(intersection-over-union) 二、mAP 2.1 简介 mAP(mean average ...
在机器学习领域,对于大多数常见问题,通常会有多个模型可供选择。当然,每个模型会有自己的特性,并会受到不同因素的影响而表现不同。 每个模型的好坏是通过评价它在某个数据集上的性能来判断的,这个数据集通常被叫做“验证/测试”数据集。这个性能由不同的统计量来度量,包括准确率 ...
一、IOU的概念 交集和并集的比例(所谓的交集和并集,都是预测框和实际框的集合关系)。如图: 二、Precision(准确率)和Recall(召回率)的概念 对于二分类问题,可将样例根据其真 ...
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 ...
mAP定义及相关概念 mAP: mean Average Precision, 即各类别AP的平均值 AP: PR曲线下面积,平均精度,在不同recall下的最高precision的均值(一般会对各类别分别计算各自的AP)。 PR曲线: Precision-Recall曲线 ...
mAP是目标检测中的基本指标,详细理解有助于我们评估算法的有效性,并针对评测指标对算法进行调整。 1.基本概念定义 在目标检测中IoU为检测框与GroundTruth重叠的比例,如果大于0.5则算作正确True,小于0.5则算作错误False; 其中0.5 ...