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 ...
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,主要引用部分他人结果, 第二部分说明如何整理真实标签的数据及预测数据,调用pycocotools库实现map的计算,以下 ...
2022-01-05 17:43 0 1513 推荐指数:
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 ...
MAP的计算方法 在计算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 ...
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 ...
数据预处理 分析数据集中标注框的性质 主要是分析bbox的area和高宽比的分布,根据area和aspect_ratio来设置anchor generator的参数。 另外,当aspect rat ...
一、MAP(平均精度均值) AP表示Average Precision 其实求的就是PR曲线下面的面积。 以A和E客户为例子画图计算: 3、代码 https://github.com/sparklego/ml/blob/master/metrics/MAP ...
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 ...
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 ...
1. 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 ...