目标检测中的precision，recall，AP，mAP计算详解
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 ...
原文：目标检测中的precision，recall，AP，mAP计算详解
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： True positives : 飞机的图片被正确的识别成了飞机。 True negatives: 大雁的图片没有被识别出来，系统正确地认为它们是大雁。 False positives: 大雁的图片被错误地 ...
2019-03-31 16:29 3 3461 推荐指数：
相关推荐
目标检测的评价指标（TP、TN、FP、FN、Precision、Recall、IoU、mIoU、AP、mAP）
1. TP TN FP FN GroundTruth 预测结果 TP（True Positives）： 真的正样本 = 【正样本 被正确分为 正样本】 TN（True Negatives）： ...
目标检测的评价标准mAP, Precision, Recall, Accuracy
AP计算 Average Precision mAP ...
目标检测中的AP计算
转载自：https://blog.csdn.net/lppfwl/article/details/108018950 目标检测中的AP计算 最近在学习目标检测，对模型评价指标AP的计算过程有点疑问，经过查找资料、问师兄，最终算是有了一个相对明确的了解，特此记录一下，方便以后查看,不足之处还请 ...
Precision/Recall、ROC/AUC、AP/MAP等概念区分
1. Precision和Recall Precision，准确率/查准率。Recall，召回率/查全率。这两个指标分别以两个角度衡量分类系统的准确率。 例如，有一个池塘，里面共有1000条鱼，含100条鲫鱼。机器学习分类系统将这1000条鱼全部分类为“不是鲫鱼”，那么准确率也有90 ...
目标检测的评价标准 mAP, 精准度(Precision), 召回率(Recall), 准确率(Accuracy),交除并（IoU）
1. TP , FP , TN , FN定义 TP（True Positive）是正样本预测为正样本的数量，即与Ground truth区域的IoU>=threshold的预测框 FP ...
目标检测评价标准（mAP, 精准度(Precision), 召回率(Recall), 准确率(Accuracy),交除并（IoU））
1. TP , FP , TN , FN定义 TP（True Positive）是正样本预测为正样本的数量，即与Ground truth区域的IoU>=threshold的预测框 FP ...
深度学习-目标检测中的mAP计算
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 ...