原文:YOLO 目标检测P/R/mAP计算方法

常见评价标准如Precision,Recall,AP,mAP的具体计算过程 评价指标 True positives: 简称为TP,即正样本被正确识别为正样本,飞机的图片被正确的识别成了飞机。 True negatives: 简称为TN,即负样本被正确识别为负样本,大雁的图片没有被识别出来,系统正确地认为它们是大雁。 False Positives: 简称为FP,即负样本被错误识别为正样本,大雁的图 ...

2021-09-08 16:06 0 328 推荐指数:

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目标检测mAP计算方法-简单易懂

本次将整理一份map计算方法,主要分为三部分,第一部分简单了解原理,第二部分理解如何调用coco等相关库得到map,第三部分教会读者如何结合模型(任何可计算map的网络模型)调用而生成map,而本博客希望读者能掌握使用模型预测map,其重点也为第三部分: 第一部分介绍map原理,主要引用 ...

Thu Jan 06 01:43:00 CST 2022 0 1513
目标检测R-CNN系列和YOLO

一、R-CNN 区域卷积神经网络   对每张图选取多个区域,然后每个区域作为一个样本进入一个卷积神经网络来抽取特征,最后使用分类器来对齐分类,和一个回归器来得到准确的边框。 步骤: 对输入的每张图片使用一个基于规则的“选择性搜索”算法来选取多个提议区域 选取一个预先训练好的卷积 ...

Sun Aug 05 16:49:00 CST 2018 0 915
目标检测YOLO

PPT 可以说是讲得相当之清楚了。。。 deepsystems.io 中文翻译: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786 图解YOLO YOLO核心思想:从R-CNN到Fast ...

Thu Aug 22 01:09:00 CST 2019 0 2055
目标检测---YOLO

: IOU_Loss:主要考虑检测框和目标框重叠面积。 GIOU_Loss:在IOU的基础上,解决边界框不重合 ...

Mon Sep 27 17:53:00 CST 2021 1 94
[目标检测]YOLO原理

1 YOLO 创新点: 端到端训练及推断 + 改革区域建议框式目标检测框架 + 实时目标检测 1.1 创新点 (1) 改革了区域建议框式检测框架: RCNN系列均需要生成建议框,在建议框上进行分类与回归,但建议框之间有重叠,这会带来很多重复工作。YOLO将全图划分为SXS的格子,每个格子 ...

Tue Aug 29 18:03:00 CST 2017 3 78416
MAP计算方法(简单总结)

MAP计算方法计算MAP之前,要对TP/TN/FP/FN,precision/recall的计算有一定的了解。 一句话概括AP:recall在【0-1】范围内的平均precision值 一句话概括MAP:所有类别的平均AP 得出PR曲线 一般来说,p-r曲线是p越大,r越小;p越小 ...

Sat Jul 25 19:39:00 CST 2020 0 11330
深度学习-目标检测中的mAP计算

table { margin: auto } 谨以本文记录深度学习入门过程中学习的目标检测常见指标,如有错误还请朋友不吝指教! 目标检测评价指标——mAP 如上图所示,绿颜色的为GT Box,红颜色的Predict Box。如果要正确检测出图中的猫和狗,那怎么才能算是正确的检测 ...

Tue Aug 10 02:28:00 CST 2021 0 174
 
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