原文:目标检测的评价指标(TP、TN、FP、FN、Precision、Recall、IoU、mIoU、AP、mAP)

. 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 : 真的负样本 负样本 被正确分为 负样本 FP False Positives : 假的正样本 负样本 被错误分为 正样本 FN False Negatives :假的负样本 正样本 被错误分为 负样本 . Preci ...

2020-12-07 09:40 0 1361 推荐指数:

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【602】语义分割评价指标 IoU mIoU precision recall F1 的计算

参考:语义分割代码阅读---评价指标mIoU的计算 参考:(分割网络评价指标)dice系数和IOU之间的区别和联系 参考:【621】numpy.array 的逻辑运算 参考:numpy.bincount详解 参考:深度学习之语义分割中的度量标准   写在前面,关于计算 ...

Mon Jul 12 06:22:00 CST 2021 1 491
目标检测模型评价指标IoUmAP

@ 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 ...

Wed Jun 24 18:46:00 CST 2020 0 1172
目标检测中的precisionrecallAPmAP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 ...

Mon Apr 01 00:29:00 CST 2019 3 3461
目标检测中的precisionrecallAPmAP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 ...

Fri Mar 06 04:28:00 CST 2020 3 5994
 
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