众多目标检测的知识中，都提到了mAp一值，那么这个东西到底是什么呢：
我们在评价一个目标检测算法的“好坏”程度的时候，往往采用的是pascal voc 2012的评价标准mAP。目标检测的mAP计算方式在2010年的voc上发生过变化，目前基本都是采用新的mAP评价标准，也就是说mAp的定义发生过改变，有3张图如下，要求算法找出face。蓝色框代表标签label，绿色框代表算法给出的结果pre，旁边的红色小字代表置信度。设定第一张图的检出框叫pre1，第一张的标签框叫label1。第二张、第三张同理。


首先，设置阈值为0.9，无视所有小于0.9的pre。那么检测器检出的所有框pre即TP+FP=1，并且pre1是TP，那么Precision=1/1。因为所有的label=3，所以Recall=1/3。这样就得到一组P、R值。

然后，设置阈值为0.8，无视所有小于0.8的pre。那么检测器检出的所有框pre即TP+FP=2，因为pre1是TP，pre2是FP，那么Precision=1/2=0.5。因为所有的label=3，所以Recall=1/3=0.33。这样就又得到一组P、R值。

再然后，设置阈值为0.7，无视所有小于0.7的pre。那么检测器检出的所有框pre即TP+FP=3，因为pre1是TP，pre2是FP，pre3是TP，那么Precision=2/3=0.67。因为所有的label=3，所以Recall=2/3=0.67。这样就又得到一组P、R值。

根据上面3组PR值绘制PR曲线如下。然后每个“峰值点”往左画一条线段直到与上一个峰值点的垂直线相交。这样画出来的红色线段与坐标轴围起来的面积就是AP值。在这里：

AP衡量的是对一个类检测好坏，mAP就是对多个类的检测好坏。就是简单粗暴的把所有类的AP值取平均就好了。比如有两类，类A的AP值是0.5，类B的AP值是0.2，那么mAP=（0.5+0.2）/2=0.35

目标检测的mAp的更多相关文章

  1. （转）深度学习目标检测指标mAP

    深度学习目标检测指标mAP https://github.com/rafaelpadilla/Object-Detection-Metrics 参考上面github链接中的readme,有详细描述

  2. 目标检测评价指标(mAP)

    常见指标 precision 预测出的所有目标中正确的比例 (true positives / true positives + false positives). recall 被正确定位识别的目标 ...

  3. 目标检测评价指标mAP 精准率和召回率

    首先明确几个概念,精确率,召回率,准确率 精确率precision 召回率recall 准确率accuracy 以一个实际例子入手,假设我们有100个肿瘤病人. 95个良性肿瘤病人,5个恶性肿瘤病人. ...

  4. 关于目标检测 Object detection

    NO1.目标检测 (分类+定位) 目标检测(Object Detection)是图像分类的延伸,除了分类任务,还要给定多个检测目标的坐标位置.      NO2.目标检测的发展 R-CNN是最早基于C ...

  5. 平均精度均值(mAP)——目标检测模型性能统计量

    在机器学习领域,对于大多数常见问题,通常会有多个模型可供选择.当然,每个模型会有自己的特性,并会受到不同因素的影响而表现不同. 每个模型的好坏是通过评价它在某个数据集上的性能来判断的,这个数据集通常被 ...

  6. 目标检测模型的性能评估--MAP（Mean Average Precision）

    目标检测模型中性能评估的几个重要参数有精确度,精确度和召回率.本文中我们将讨论一个常用的度量指标:均值平均精度,即MAP. 在二元分类中,精确度和召回率是一个简单直观的统计量,但是在目标检测中有所不同 ...

  7. 目标检测中常提到的IoU和mAP究竟是什么？

    看完这篇就懂了. IoU intersect over union,中文:交并比.指目标预测框和真实框的交集和并集的比例. mAP mean average precision.是指每个类别的平均查准 ...

  8. 目标检测的评价标准mAP, Precision, Recall, Accuracy

    目录 metrics 评价方法 TP , FP , TN , FN 概念 计算流程 Accuracy , Precision ,Recall Average Precision PR曲线 AP计算 A ...

  9. 评价目标检测(object detection)模型的参数:IOU,AP,mAP

    首先我们为什么要使用这些呢? 举个简单的例子,假设我们图像里面只有1个目标,但是定位出来10个框,1个正确的,9个错误的,那么你要按(识别出来的正确的目标/总的正确目标)来算,正确率100%,但是其实 ...

随机推荐

  1. Vue框架——页面组件中使用小组件

    小组件在components文件夹中,页面组件在views文件夹中 一.先写小组件的vue,比如text.vue(在template设置模板渲染,style设置样式) <template> ...

  2. SpringBoot获得application.properties中数据的几种方式

    转:https://blog.csdn.net/qq_27298687/article/details/79033102 SpringBoot获得application.properties中数据的几 ...

  3. mssql server 排序 以及like语句

    当我们按照某个字段排序时,通常使用order by语句,如果该字段存在null值,则会把null值的这条放到最上面, 那我们是否有办法解决呢? 答案是肯定的: ORDER BY CASE WHEN O ...

  4. netcore访问本地磁盘

    public void ConfigureServices(IServiceCollection services) { services.AddDirectoryBrowser(); }public ...

  5. selenium中的元素操作之下拉列表操作（四）

    下拉列表操作中分为两种:select.非select 1.非select的下拉框操作 非select下拉列表操作与网页元素操作一致,找到元素,定位元素,设置等待,点击元素等等 接下来操作百度的设置按钮 ...

  6. tf.tile（）函数的用法

    y = tf.tile(tf.range(2, dtype=tf.int32)[:, tf.newaxis], [2,3]) # tf.tile(input,[a,b]) 输入数据,按照对应维度将矩阵 ...

  7. JDBC简单增删改查实现(单表)

    0.准备工作 开发工具: MySQL数据库, intelliJ IDEA2017. 准备jar包: mysql-connector-java-5.1.28-bin.jar(其他均可) 1. 数据库数据 ...

  8. 【开发工具】-Idea代码提示忽略大小写

    设置路径:File–>Settings–>Editor–>General–>Code Completion–>Match case 取消Match case 勾选. [o ...

  9. 【转载】PC端微信设置操作快捷键方法

    在电脑上使用微信的时候,有时候我们需要自定义PC版微信快捷键操作,支持自定义微信快捷键设置的有:发送消息快捷键.截屏快捷键.打开微信快捷键以及检测快捷键热键是否与其他软件设置冲突.并且自定义设置PC微 ...

  10. VUE基础回顾2

    1.响应式 vue修改了每个添加到data上的对象,当该对象发生变化时vue会收到通知,从而实现响应式.对象的每个属性都会被替换为getter,setter方法. 有两种方式实现data对象的监听 ( ...