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 ...
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: True positives : 飛機的圖片被正確的識別成了飛機。 True negatives: 大雁的圖片沒有被識別出來,系統正確地認為它們是大雁。 False positives: 大雁的圖片被錯誤地 ...
2019-03-31 16:29 3 3461 推薦指數:
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 ...
1. TP TN FP FN GroundTruth 預測結果 TP(True Positives): 真的正樣本 = 【正樣本 被正確分為 正樣本】 TN(True Negatives): ...
AP計算 Average Precision mAP ...
轉載自:https://blog.csdn.net/lppfwl/article/details/108018950 目標檢測中的AP計算 最近在學習目標檢測,對模型評價指標AP的計算過程有點疑問,經過查找資料、問師兄,最終算是有了一個相對明確的了解,特此記錄一下,方便以后查看,不足之處還請 ...
1. Precision和Recall Precision,准確率/查准率。Recall,召回率/查全率。這兩個指標分別以兩個角度衡量分類系統的准確率。 例如,有一個池塘,里面共有1000條魚,含100條鯽魚。機器學習分類系統將這1000條魚全部分類為“不是鯽魚”,那么准確率也有90 ...
1. TP , FP , TN , FN定義 TP(True Positive)是正樣本預測為正樣本的數量,即與Ground truth區域的IoU>=threshold的預測框 FP ...
1. TP , FP , TN , FN定義 TP(True Positive)是正樣本預測為正樣本的數量,即與Ground truth區域的IoU>=threshold的預測框 FP ...
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 ...