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(O ...
.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 , : 极坐标表示: xmin, ymin, xmax, ymax xmin,ymin:x,y坐标的最小值 xmin,ymin:x,y坐标的最大值 中心点坐标: x center, y center, w, h x cente ...
2021-05-26 20:15 0 1056 推荐指数:
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(O ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
评价指标 目录 评价指标 交并比-IOU 混淆矩阵-Confusion Matrix 准确率(Acc) 公式 特点 精准率(Precision) 公式 ...
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 ...