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： 1、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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

这里的T/F代表模型预测的正确/错误，而P/N则代表标签预测的是/否（即：正样本/负样本） 常规指 ...

一,多分类的混淆矩阵 多分类混淆矩阵是二分类混淆矩阵的扩展 祭出代码,画线的那两行就是关键啦: 二,查看多分类的评估报告 祭出代码,使用了classicfication_report() 三,宏平均与微平均 公式是神看的,我是学弱...直接看例子,没有复杂的公式: 宏平均 ...

目录 metrics 评价方法 TP , FP , TN , FN 概念 计算流程 Accuracy , Precision ,Recall Average Precision PR曲线 ...