目標檢測性能評價指標（mAP、IOU、NMS、FPS）
一、mAP 這里首先介紹幾個常見的模型評價術語，現在假設我們的分類目標只有兩類，計為正例（positive）和負例（negtive）分別是： 1）True positives(TP): 被正確地划分為正例的個數，即實際為正例且被分類器划分為正例的實例數（樣本 ...
原文：分類和目標檢測的性能評價指標
對於深度學習的網絡模型，希望其速度快，內存小，精度高。因此需要量化指標來評價這些性能，常用的指標有：mAP 平均准確度均值，精度指標 ， FPS 每秒處理的圖片數量或每張圖片處理需要時間，同樣硬件條件下的速度指標 ， 模型參數大小 內存大小指標 。 .mAP mean Avearage Precision mAP指的是各類別的AP平均值，而AP指PR曲線的面積 precision和Recall關 ...
2019-10-03 17:54 0 1635 推薦指數：
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