原文: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,主要引用部分他人結果, 第二部分說明如何整理真實標簽的數據及預測數據,調用pycocotools庫實現map的計算,以下 ...

2022-01-05 17:43 0 1513 推薦指數:

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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 ...

Thu Sep 09 00:06:00 CST 2021 0 328
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
目標檢測比賽提高mAP方法

數據預處理 分析數據集中標注框的性質 主要是分析bbox的area和高寬比的分布,根據area和aspect_ratio來設置anchor generator的參數。 另外,當aspect rat ...

Mon Mar 23 17:20:00 CST 2020 0 5063
推薦系統中MAP與nDCG的計算方法

一、MAP(平均精度均值)   AP表示Average Precision 其實求的就是PR曲線下面的面積。 以A和E客戶為例子畫圖計算: 3、代碼 https://github.com/sparklego/ml/blob/master/metrics/MAP ...

Wed Jul 14 01:39:00 CST 2021 0 172
目標檢測中的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
目標檢測中的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
目標檢測性能評價——關於mAP計算的思考

1. 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: 把畫面中的目標檢測到——漏檢少 背景不被檢測目標——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 ...

Sat Apr 17 22:01:00 CST 2021 0 427
 
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