mAP是指平均准確率，是機器學習中模型好壞的一種評價指標。在介紹mAP前應該首先了解幾個概念： 1、P (percision) 准確率，在周志華的《機器學習》中，稱為“查准率”。在信息檢索中，准確率是指我檢索出的信息有多少比例是用戶感興趣的。 　　P = 系統檢索到的相關文件 ...

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 ...

一個評測指標就是MAP(Mean Average Precision)平均精度均值。 轉載 2017年09月13日 10:07:12 標簽： 深度學習 892 來源01：Mean Average Precision ...

在目標檢測算法（如Faster RCNN， YOLO ，SSD）中mAP常做為一種基准來衡量算法的精確度好壞。 mAP的本質其實是多類檢測中各類別最大召回率（recall）的一個平均值 計算mAP之前我們先要了解Precision和Recall也就是精確率和召回率。 精確率主要衡量模型做出 ...

背景   之前在研究Object Detection的時候，只是知道Precision這個指標，但是mAP（mean Average Precision）具體是如何計算的，暫時還不知道。最近做OD的任務迫在眉睫，所以仔細的研究了一下mAP的計算。其實說實話，mAP的計算，本身有很多現成的代碼可供 ...

這里的T/F代表模型預測的正確/錯誤，而P/N則代表標簽預測的是/否（即：正樣本/負樣本） 常規指 ...

一,多分類的混淆矩陣 多分類混淆矩陣是二分類混淆矩陣的擴展 祭出代碼,畫線的那兩行就是關鍵啦: 二,查看多分類的評估報告 祭出代碼,使用了classicfication_report() 三,宏平均與微平均 公式是神看的,我是學弱...直接看例子,沒有復雜的公式: 宏平均 ...

目錄 metrics 評價方法 TP , FP , TN , FN 概念 計算流程 Accuracy , Precision ,Recall Average Precision PR曲線 ...