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：深度学习：mAP(mean average precision)
mAP是指平均准确率，是机器学习中模型好坏的一种评价指标。在介绍mAP前应该首先了解几个概念： P percision 准确率，在周志华的 机器学习 中，称为 查准率 。在信息检索中，准确率是指我检索出的信息有多少比例是用户感兴趣的。 P 系统检索到的相关文件 系统检索到的文件总数 R recall 召回率，又称为 查全率 ，指用户感兴趣的信息有多少被检测出来了 R 系统检测到的相关文件 数据库中 ...
2019-10-26 15:46 0 2933 推荐指数：
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多标签分类任务评价指数 MAP Mean Average Precision
参考文献： http://blog.sina.com.cn/s/blog_9db078090102whzw.html ...
一个评测指标就是MAP(Mean Average Precision)平均精度均值。
一个评测指标就是MAP(Mean Average Precision)平均精度均值。 转载 2017年09月13日 10:07:12 标签： 深度学习 892 来源01：Mean Average Precision ...
mAP(Mean Average Precison)理解
在目标检测算法（如Faster RCNN， YOLO ，SSD）中mAP常做为一种基准来衡量算法的精确度好坏。 mAP的本质其实是多类检测中各类别最大召回率（recall）的一个平均值 计算mAP之前我们先要了解Precision和Recall也就是精确率和召回率。 精确率主要衡量模型做出 ...
Mean Average Precision（mAP）,Precision，Recall，Accuracy，F1_score，PR曲线、ROC曲线，AUC值，决定系数R^2 的含义与计算
背景 之前在研究Object Detection的时候，只是知道Precision这个指标，但是mAP（mean Average Precision）具体是如何计算的，暂时还不知道。最近做OD的任务迫在眉睫，所以仔细的研究了一下mAP的计算。其实说实话，mAP的计算，本身有很多现成的代码可供 ...
【深度学习】Precision 和 Recall 评价指标理解
1. 四种情况 Precision精确率， Recall召回率，是二分类问题常用的评价指标。混淆矩阵如下： T和F代表True和False，是形容词，代表预测是否正确。 P和N代表Positive和Negative，是预测结果。 预测结果为阳性 ...
【YOLO学习】召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率（Average_precision(AP) ），交除并（Intersection-over-Union（IoU））
摘要 在训练YOLO v2的过程中，系统会显示出一些评价训练效果的值，如Recall，IoU等等。为了怕以后忘了，现在把自己对这几种度量方式的理解记录一下。 这一文章首先假设一个测试集，然后围绕这一 ...