目标检测性能评价指标（mAP、IOU、NMS、FPS）
一、mAP 这里首先介绍几个常见的模型评价术语，现在假设我们的分类目标只有两类，计为正例（positive）和负例（negtive）分别是： 1）True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本 ...
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目标检测中常提到的IoU和mAP究竟是什么？
看完这篇就懂了。 IoU intersect over union,中文：交并比。指目标预测框和真实框的交集和并集的比例。 mAP mean average precision。是指每个类别的平均查准率的算术平均值。即先求出每个类别的平均查准率(AP)，然后求这些类别的AP ...
目标检测模型评价指标IoU、mAP
@ 目录 一、IOU 二、mAP 2.1 简介 2.2 计算方法 三、模型速度 一、IOU 交并比loU(intersection-over-union) 二、mAP 2.1 简介 mAP(mean average ...
目标检测 — NMS
1、非极大值抑制步骤 非极大值抑制算法（Non-maximum suppression，NMS）在目标检测中经常用到。我们的检测算法可能对同一目标产生多次检测的结果，非极大值抑制算法可以保证每个目标只检测一次,找到检测效果最好的框。 （1）去除所有预测框置信度于某个阈值的框，这里的阈值选取 ...
目标检测的评价方法（PR，IOU，AP，MAP）
使用不同的性能指标对算法进行评价往往会有不同的结果，也就是说模型的好坏是相对的。方法的好坏不仅取决于算法和数据，还决定于任务的需求。因此，选取一个合理的模型评价指标是非常有必要的。这里主要探讨一下图像处理中对object检测的评价方法。其中包括Precision&Recall，IOU，AP ...
目标检测——IoU 计算
Iou 的计算 我们先考虑一维的情况：令 \(A = [x_1,x_2], B = [y_1, y_2]\)，若想要 \(A\) 与 \(B\) 有交集，需要满足如下情况： 简言之，要保证 \(A\) 和 \(B\) 的最大值中最小的那个减去它们中的最小值中最大的那个即可获得公共部分，代码 ...
深度学习-目标检测（IOU）
交并比（Intersection-over-Union，IoU），目标检测中使用的一个概念，是产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground truth bound）的交叠率，即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。 计算公式： 附核心代码 ...
评价目标检测(object detection)模型的参数:IOU,AP,mAP
首先我们为什么要使用这些呢? 举个简单的例子，假设我们图像里面只有1个目标，但是定位出来10个框，1个正确的，9个错误的，那么你要按(识别出来的正确的目标/总的正确目标)来算，正确率100%，但是其实效果不是很好，而且还有框的各种情况，因此我们需要下面的指标来衡量一个目标检测模型的好坏 ...