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：平均精度均值(mAP)——目標檢測模型性能統計量
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 accuracy 精確率 precision 召回率 recall 等等。選擇我們會根據某個特定的應用場景來選擇相應的統計量。而對 ...
2018-11-03 18:19 2 6350 推薦指數：
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目標檢測性能評價指標（mAP、IOU、NMS、FPS）
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