目錄 目標檢測入門 比賽規則分析 評測指標 模型限制 運行時間限制 數據分析 圖像大小分布 bboxes大小和長寬比例分布 bboxes類別 ...
數據預處理 分析數據集中標注框的性質 主要是分析bbox的area和高寬比的分布,根據area和aspect ratio來設置anchor generator的參數。 另外,當aspect ratio分布比較分散時,可以考慮使用Deform conv 分析類別均衡問題 統計數據集中各類別實例的比例,如果類別分布不均衡 最多和最少差別幾倍以上 ,可以考慮使用detectron 中的RepeatFac ...
2020-03-23 09:20 0 5063 推薦指數:
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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 ...
本次將整理一份map計算方法,主要分為三部分,第一部分簡單了解原理,第二部分理解如何調用coco等相關庫得到map,第三部分教會讀者如何結合模型(任何可計算map的網絡模型)調用而生成map,而本博客希望讀者能掌握使用模型預測map,其重點也為第三部分: 第一部分介紹map原理,主要引用 ...
常見評價標准如Precision,Recall,AP,mAP的具體計算過程 評價指標 True positives: 簡稱為TP,即正樣本被正確識別為正樣本,飛機的圖片被正確的識別成了飛機。 True negatives: 簡稱為TN,即負樣本被正確識別為負樣本,大雁的圖片沒有被識別 ...
使用不同的性能指標對算法進行評價往往會有不同的結果,也就是說模型的好壞是相對的。方法的好壞不僅取決於算法和數據,還決定於任務的需求。因此,選取一個合理的模型評價指標是非常有必要的。這里主要探討一下圖像處理中對object檢測的評價方法。其中包括Precision&Recall,IOU,AP ...
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 ...
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 ...
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 ...