原文:YOLO 目標檢測P/R/mAP計算方法

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出來,系統正確地認為它們是大雁。 False Positives: 簡稱為FP,即負樣本被錯誤識別為正樣本,大雁的圖 ...

2021-09-08 16:06 0 328 推薦指數:

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目標檢測mAP計算方法-簡單易懂

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 ...

Thu Jan 06 01:43:00 CST 2022 0 1513
目標檢測R-CNN系列和YOLO

一、R-CNN 區域卷積神經網絡   對每張圖選取多個區域,然后每個區域作為一個樣本進入一個卷積神經網絡來抽取特征,最后使用分類器來對齊分類,和一個回歸器來得到准確的邊框。 步驟: 對輸入的每張圖片使用一個基於規則的“選擇性搜索”算法來選取多個提議區域 選取一個預先訓練好的卷積 ...

Sun Aug 05 16:49:00 CST 2018 0 915
目標檢測YOLO

PPT 可以說是講得相當之清楚了。。。 deepsystems.io 中文翻譯: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786 圖解YOLO YOLO核心思想:從R-CNN到Fast ...

Thu Aug 22 01:09:00 CST 2019 0 2055
目標檢測---YOLO

: IOU_Loss:主要考慮檢測框和目標框重疊面積。 GIOU_Loss:在IOU的基礎上,解決邊界框不重合 ...

Mon Sep 27 17:53:00 CST 2021 1 94
[目標檢測]YOLO原理

1 YOLO 創新點: 端到端訓練及推斷 + 改革區域建議框式目標檢測框架 + 實時目標檢測 1.1 創新點 (1) 改革了區域建議框式檢測框架: RCNN系列均需要生成建議框,在建議框上進行分類與回歸,但建議框之間有重疊,這會帶來很多重復工作。YOLO將全圖划分為SXS的格子,每個格子 ...

Tue Aug 29 18:03:00 CST 2017 3 78416
MAP計算方法(簡單總結)

MAP計算方法計算MAP之前,要對TP/TN/FP/FN,precision/recall的計算有一定的了解。 一句話概括AP:recall在【0-1】范圍內的平均precision值 一句話概括MAP:所有類別的平均AP 得出PR曲線 一般來說,p-r曲線是p越大,r越小;p越小 ...

Sat Jul 25 19:39:00 CST 2020 0 11330
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 ...

Tue Aug 10 02:28:00 CST 2021 0 174
 
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