原文:目標檢測01:常用評價指標(AP、AP50、AP@50:5:95、mAP)

目錄 Intersection Over Union IOU 目標檢測中的TP FP FN TN AP指標 mAP指標 AP AP : : 指標 實際應用場景下的指標 參考資料 Intersection Over Union IOU 綠色框是ground truth,紅色框是預測框體,IOU 相交的面積 相並的面積 返回目錄 目標檢測中的TP FP FN TN TP:對ground truth框正 ...

2020-12-26 18:21 0 6198 推薦指數:

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目標檢測評價方法(PR,IOU,APMAP

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檢測評價方法。其中包括Precision&Recall,IOU,AP ...

Wed Jan 23 03:59:00 CST 2019 0 729
評價目標檢測(object detection)模型的參數:IOU,AP,mAP

首先我們為什么要使用這些呢? 舉個簡單的例子,假設我們圖像里面只有1個目標,但是定位出來10個框,1個正確的,9個錯誤的,那么你要按(識別出來的正確的目標/總的正確目標)來算,正確率100%,但是其實效果不是很好,而且還有框的各種情況,因此我們需要下面的指標來衡量一個目標檢測模型的好壞 ...

Thu Mar 22 00:59:00 CST 2018 0 5149
目標檢測中的AP計算

轉載自:https://blog.csdn.net/lppfwl/article/details/108018950 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 ...

Tue Oct 27 03:47:00 CST 2020 0 3612
AP

wlan0 up iwconfig 確保是 Managed 模式 掃描AP iwlist wla ...

Tue Apr 12 21:53:00 CST 2022 0 776
目標檢測中的precision,recall,APmAP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 在目標檢測任務中,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
目標檢測中的precision,recall,APmAP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
目標檢測評價指標 - 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
 
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