目標檢測模型的性能評估--MAP（Mean Average Precision）
目標檢測模型中性能評估的幾個重要參數有精確度，精確度和召回率。本文中我們將討論一個常用的度量指標：均值平均精度，即MAP。 在二元分類中，精確度和召回率是一個簡單直觀的統計量，但是在目標檢測中有所不同的是及時我們的物體檢測器在圖像中檢測到物體，如果我們仍無法找到它所在的圖像中的哪個位置也是無用 ...
原文：目標檢測—模型評估（mAP）
我們主要是對VOC數據集格式進行計算mAP，對官方的代碼進行了一些改動 改動： 增加沒有目標的樣本的檢測，意思是圖像沒有目標，但是如果模型給了檢測結果那么就是誤報，虛警 對於IOU的改動，我們的目標時小目標，但是預測框可能偏大但是還時包圍了物體，所以我們認為時TP但是在計算時IOU lt . 的都是算作FP所以我們把遇到包裹情況時IOU大於 . 為TP 注：上圖IOU只有 . 幾 紅色框時真實框 ...
2018-08-31 20:43 3 4646 推薦指數：
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