目标检测模型的性能评估--MAP（Mean Average Precision）
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 ...
原文：平均精度均值(mAP)——目标检测模型性能统计量
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 accuracy 精确率 precision 召回率 recall 等等。选择我们会根据某个特定的应用场景来选择相应的统计量。而对 ...
2018-11-03 18:19 2 6350 推荐指数：
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