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：目標檢測性能評價——關於mAP計算的思考
. 基本要求 從直觀理解，一個目標檢測網絡性能好，主要有以下表現： 把畫面中的目標都檢測到 漏檢少 背景不被檢測為目標 誤檢少 目標類別符合實際 分類准 目標框與物體的邊緣貼合度高 定位准 滿足運行效率的要求 算得快 下圖是從 Tensorflow Object Detection API 的 Model Zoo 中截取的部分模型列表。 算得快這一點通過 Speed 來體現。而其他因素，使用了m ...
2021-04-17 14:01 0 427 推薦指數：
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參考：https://blog.csdn.net/hsqyc/article/details/81702437 什么是IoU 在目標檢測算法中，我們經常需要評價2個矩形框之間的相似性，直觀來看可以通過比較2個框的距離、重疊面積等計算得到相似性，而IoU指標恰好可以實現這樣的度量。簡而言之 ...