分類和目標檢測的性能評價指標
對於深度學習的網絡模型，希望其速度快，內存小，精度高。因此需要量化指標來評價這些性能，常用的指標有：mAP（平均准確度均值，精度指標）， FPS（每秒處理的圖片數量或每張圖片處理需要時間，同樣硬件條件下的速度指標） ， 模型參數大小（內存大小指標）。 1.mAP (mean Avearage ...
原文：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： 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 樣本數 False positives FP : 被錯誤地划分為正例的個數，即實際為負例但被分類器划分為正例的實例數 False negatives ...
2022-01-13 13:02 0 1379 推薦指數：
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