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 ...
原文：目标检测性能评价——关于mAP计算的思考
. 基本要求 从直观理解，一个目标检测网络性能好，主要有以下表现： 把画面中的目标都检测到 漏检少 背景不被检测为目标 误检少 目标类别符合实际 分类准 目标框与物体的边缘贴合度高 定位准 满足运行效率的要求 算得快 下图是从 Tensorflow Object Detection API 的 Model Zoo 中截取的部分模型列表。 算得快这一点通过 Speed 来体现。而其他因素，使用了m ...
2021-04-17 14:01 0 427 推荐指数：
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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 ...