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 ...
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,可将样例根据其真实类别和预测类别组合划分为真正例 true positive 假正例 false positive 真反例 true negative 假反例 false negative 记为TP FP TN FN,显然有T ...
2019-03-17 21:00 1 1150 推荐指数:
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 ...
table { margin: auto } 谨以本文记录深度学习入门过程中学习的目标检测常见指标,如有错误还请朋友不吝指教! 目标检测评价指标——mAP 如上图所示,绿颜色的为GT Box,红颜色的Predict Box。如果要正确检测出图中的猫和狗,那怎么才能算是正确的检测 ...
大雁与飞机 假设现在有这样一个测试集,测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成,如下图所示: 假设你的分类系统最终的目的是:能取出测试集中所有飞机的图片,而不是大雁的图片。 现在做如下的定义 ...
交并比IoU衡量的是两个区域的重叠程度,是两个区域重叠部分面积占二者总面积(重叠部分只计算一次)的比例。如下图,两个矩形框的IoU是交叉面积(中间图片红色部分)与合并面积(右图红色部分)面积之比。 Iou的定义 在目标检测任务中,如果我们模型输出的矩形框与我们人工标注的矩形框的IoU值大于 ...
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 ...
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: 1 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 2 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 ...
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 ...
咸鱼了半年,年底了,把这半年做的关于目标的检测的内容总结下。 本文主要有两部分: 目标检测中的边框表示 Anchor相关的问题,R-CNN,SSD,YOLO 中的anchor 目标检测中的边框表示 目标检测中,使用一个矩形的边框来表示。在图像中,可以基于图像坐标系使用多种方式 ...