原文:目標檢測中的AP計算

轉載自:https: blog.csdn.net lppfwl article details 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,不足之處還請大家批評指正 AP average precision 是目標檢測論文中廣泛使用的模型評價指標,VOC的AP計算方法在 年的時候發 ...

2020-10-26 19:47 0 3612 推薦指數:

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目標檢測的precision,recall,AP,mAP計算詳解

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,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 ...

Fri Mar 06 04:28:00 CST 2020 3 5994
目標檢測的precision,recall,AP,mAP計算詳解

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 ...

Mon Apr 01 00:29:00 CST 2019 3 3461
深度學習-目標檢測的mAP計算

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 ...

Tue Aug 10 02:28:00 CST 2021 0 174
目標檢測——IoU 計算

Iou 的計算 我們先考慮一維的情況:令 \(A = [x_1,x_2], B = [y_1, y_2]\),若想要 \(A\) 與 \(B\) 有交集,需要滿足如下情況: 簡言之,要保證 \(A\) 和 \(B\) 的最大值中最小的那個減去它們的最小值中最大的那個即可獲得公共部分,代碼 ...

Fri Mar 29 07:26:00 CST 2019 0 1906
目標檢測的評價方法(PR,IOU,AP,MAP)

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對object檢測的評價方法。其中包括Precision&Recall,IOU,AP ...

Wed Jan 23 03:59:00 CST 2019 0 729
目標檢測 1 : 目標檢測的Anchor詳解

咸魚了半年,年底了,把這半年做的關於目標檢測的內容總結下。 本文主要有兩部分: 目標檢測的邊框表示 Anchor相關的問題,R-CNN,SSD,YOLO 的anchor 目標檢測的邊框表示 目標檢測,使用一個矩形的邊框來表示。在圖像,可以基於圖像坐標系使用多種方式 ...

Tue Dec 10 01:49:00 CST 2019 0 8659
目標檢測的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
 
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