原文:目標檢測網絡mAP的測試的python實現

背景:實現相應的目標檢測網絡需要能夠測試mAP 目的:實現mAP的測試。 參考代碼:https: github.com Cartucho mAP create the ground truth files 目錄 一 mAP概覽 . mAP概覽 . 測試需要的步驟 二 GroundTruth文檔的生成 三 網絡預測結果生成 四 預測mAP代碼 . 運算IoU . 運算AP . mAP 一 mAP概覽 ...

2019-04-12 11:06 0 573 推薦指數:

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Python實現YOLO目標檢測

作者:R語言和Python學堂 鏈接:https://www.jianshu.com/p/35cfc959b37c 1. 什么是目標檢測? YOLO目標檢測的一個示例 啥是目標檢測? 拿上圖 (用YOLOv3檢測) 來說,目標檢測 (Object ...

Wed Nov 27 08:31:00 CST 2019 0 1372
目標檢測中的mAP

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 ...

Mon Mar 18 05:00:00 CST 2019 1 1150
目標檢測網絡

目錄 目標檢測網絡 一. Anchor-based 1.1 網絡結構 1.2 數據和anchor 1.3 一系列問題 1.4 具體案例 二. Anchor-free 2.1 具體案例 2.2 ...

Sat Dec 12 19:25:00 CST 2020 2 572
目標檢測之評價指標 - mAP

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 ...

Fri Nov 20 02:52:00 CST 2020 0 525
目標檢測mAP的含義

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 ...

Wed Feb 19 04:22:00 CST 2020 0 750
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: 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 ...

Sat Sep 01 04:43:00 CST 2018 3 4646
mAP】關於目標檢測mAP的一些理解

mAP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 ...

Fri May 31 22:31:00 CST 2019 0 1502
【53】目標檢測之卷積網絡滑動窗口實現

卷積的滑動窗口實現(Convolutional implementation of sliding windows) 上節筆記,我們學習了如何通過卷積網絡實現滑動窗口對象檢測算法,但效率很低。這節課我們講講如何在卷積層上應用這個算法。 為了構建滑動窗口的卷積應用,首先要 ...

Fri Feb 28 05:36:00 CST 2020 1 767
 
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