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: 1 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 2 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 ...
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的。由於我們需要預測圖像中的目標的發生和位置,所以在計算精確度和召回率與普通的二分類有所不同。 一 目標檢 ...
2018-10-13 20:08 1 15226 推薦指數:
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: 1 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 2 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 ...
mAP是指平均准確率,是機器學習中模型好壞的一種評價指標。在介紹mAP前應該首先了解幾個概念: 1、P (percision) 准確率,在周志華的《機器學習》中,稱為“查准率”。在信息檢索中,准確率是指我檢索出的信息有多少比例是用戶感興趣的。 P = 系統檢索到的相關文件 ...
參考文獻: http://blog.sina.com.cn/s/blog_9db078090102whzw.html ...
一個評測指標就是MAP(Mean Average Precision)平均精度均值。 轉載 2017年09月13日 10:07:12 標簽: 深度學習 892 來源01:Mean Average Precision ...
對於使用機器學習解決的大多數常見問題,通常有多種可用的模型。每個模型都有自己的獨特之處,並隨因素變化而表現不同。 每個模型在“驗證/測試”數據集上來評估性能,性能衡量使用各種統計量如准確度(accuracy),精度(precision),召回率(recall)等。選擇的統計量通常針對特定 ...
在目標檢測算法(如Faster RCNN, YOLO ,SSD)中mAP常做為一種基准來衡量算法的精確度好壞。 mAP的本質其實是多類檢測中各類別最大召回率(recall)的一個平均值 計算mAP之前我們先要了解Precision和Recall也就是精確率和召回率。 精確率主要衡量模型做出 ...
在機器學習領域,對於大多數常見問題,通常會有多個模型可供選擇。當然,每個模型會有自己的特性,並會受到不同因素的影響而表現不同。 每個模型的好壞是通過評價它在某個數據集上的性能來判斷的,這個數據集通常被叫做“驗證/測試”數據集。這個性能由不同的統計量來度量,包括准確率 ...
大雁與飛機 假設現在有這樣一個測試集,測試集中的圖片只由大雁和飛機兩種圖片組成,如下圖所示: 假設你的分類系統最終的目的是:能取出測試集中所有飛機的圖片,而不是大雁的圖片。 現在做如下的定義 ...