mAP定義及相關概念 mAP: mean Average Precision, 即各類別AP的平均值 AP: PR曲線下面積,平均精度,在不同recall下的最高precision的均值(一般會對各類別分別計算各自的AP)。 PR曲線: Precision-Recall曲線 ...
一 IOU的概念 交集和並集的比例 所謂的交集和並集,都是預測框和實際框的集合關系 。如圖: 二 Precision 准確率 和Recall 召回率 的概念 對於二分類問題,可將樣例根據其真實類別和預測類別組合划分為真正例 true positive 假正例 false positive 真反例 true negative 假反例 false negative 記為TP FP TN FN,顯然有T ...
2019-03-17 21:00 1 1150 推薦指數:
mAP定義及相關概念 mAP: mean Average Precision, 即各類別AP的平均值 AP: PR曲線下面積,平均精度,在不同recall下的最高precision的均值(一般會對各類別分別計算各自的AP)。 PR曲線: Precision-Recall曲線 ...
table { margin: auto } 謹以本文記錄深度學習入門過程中學習的目標檢測常見指標,如有錯誤還請朋友不吝指教! 目標檢測評價指標——mAP 如上圖所示,綠顏色的為GT Box,紅顏色的Predict Box。如果要正確檢測出圖中的貓和狗,那怎么才能算是正確的檢測 ...
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 ...
交並比IoU衡量的是兩個區域的重疊程度,是兩個區域重疊部分面積占二者總面積(重疊部分只計算一次)的比例。如下圖,兩個矩形框的IoU是交叉面積(中間圖片紅色部分)與合並面積(右圖紅色部分)面積之比。 Iou的定義 在目標檢測任務中,如果我們模型輸出的矩形框與我們人工標注的矩形框的IoU值大於 ...
AP & mAP AP:PR 曲線下面積(下面會說明) mAP:mean Average Precision, 即各類別 AP 的平均值 TP、FP、FN、TN True Positive (TP): IoU> ( 一般取 0.5 ) 的檢測框數量(同一 ...
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是目標檢測中的基本指標,詳細理解有助於我們評估算法的有效性,並針對評測指標對算法進行調整。 1.基本概念定義 在目標檢測中IoU為檢測框與GroundTruth重疊的比例,如果大於0.5則算作正確True,小於0.5則算作錯誤False; 其中0.5 ...
咸魚了半年,年底了,把這半年做的關於目標的檢測的內容總結下。 本文主要有兩部分: 目標檢測中的邊框表示 Anchor相關的問題,R-CNN,SSD,YOLO 中的anchor 目標檢測中的邊框表示 目標檢測中,使用一個矩形的邊框來表示。在圖像中,可以基於圖像坐標系使用多種方式 ...