基於深度學習的目標檢測
基於深度學習的目標檢測 普通的深度學習監督算法主要用來做分類，分類的目標是要識別出圖中所示是一只貓。而在ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）競賽以及實際的應用中，還包括目標定位和目標檢測等任務。其中目標定位不僅僅要識別 ...
原文：深度學習-目標檢測中的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呢 下邊的這三個標准是都需要看的： GT與預測框的IoU是否大於閾值 預測的類別是否正確 置信度是否大於閾值 交並比 IoU，Inte ...
2021-08-09 18:28 0 174 推薦指數：
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轉：https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6035514.html 普通的深度學習監督算法主要是用來做分類，如圖1(1)所示，分類的目標是要識別出圖中所示是一只貓。而在ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition ...
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目標檢測中的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 ...
目標檢測中的precision，recall，AP，mAP計算詳解
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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 ...
基於深度學習的目標檢測綜述
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深度學習-目標檢測（IOU）
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