常见指标 precision 预测出的所有目标中正确的比例 (true positives / true positives + false positives). recall 被正确定位识别的目标占总的目标数量的比例 (true positives/(true positives ...
对于使用机器学习解决的大多数常见问题,通常有多种可用的模型。每个模型都有自己的独特之处,并随因素变化而表现不同。 每个模型在 验证 测试 数据集上来评估性能,性能衡量使用各种统计量如准确度 accuracy ,精度 precision ,召回率 recall 等。选择的统计量通常针对特定应用场景和用例。 对于每个应用场景,选择一个能够客观比较模型的度量指标非常重要。 这篇文章将介绍目标检测 Obj ...
2020-11-10 14:58 0 1289 推荐指数:
常见指标 precision 预测出的所有目标中正确的比例 (true positives / true positives + false positives). recall 被正确定位识别的目标占总的目标数量的比例 (true positives/(true positives ...
首先明确几个概念,精确率,召回率,准确率 精确率precision 召回率recall 准确率accuracy 以一个实际例子入手,假设我们有100个肿瘤病人. 95个良性肿瘤病人,5个恶性肿瘤病人. 我们有一个检测系统,去检测一个肿瘤病人是否为恶性. 那么,对我们的系统来说 ...
1.目标检测 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标,并确定它们的类别和位置。 目标检测的位置信息一般由两种格式(以图片左上角为原点(0,0)): 1、极坐标表示:(xmin, ymin, xmax, ymax) xmin,ymin:x,y坐标 ...
评价指标: 准确率 (Accuracy),混淆矩阵 (Confusion Matrix),精确率(Precision),召回率(Recall),平均正确率(AP),mean Average Precision(mAP),交除并(IoU),ROC + AUC,非极大值抑制(NMS ...
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 ...
对于深度学习的网络模型,希望其速度快,内存小,精度高。因此需要量化指标来评价这些性能,常用的指标有:mAP(平均准确度均值,精度指标), FPS(每秒处理的图片数量或每张图片处理需要时间,同样硬件条件下的速度指标) , 模型参数大小(内存大小指标)。 1.mAP (mean Avearage ...
参考:https://blog.csdn.net/hsqyc/article/details/81702437 什么是IoU 在目标检测算法中,我们经常需要评价2个矩形框之间的相似性,直观来看可以通过比较2个框的距离、重叠面积等计算得到相似性,而IoU指标恰好可以实现这样的度量。简而言之 ...
@ 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(intersecti ...