Average Precision of VOC

转一篇文章,主要是关于VOC中Average Precision指标的原文出处:https://sanchom.wordpress.com/tag/average-precision/ 还有一篇文章:http://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/evaluation-of-ranked-retrieval-results-1.html…

Mean Average Precision（mAP）,Precision，Recall，Accuracy，F1_score，PR曲线、ROC曲线，AUC值，决定系数R^2 的含义与计算

背景之前在研究Object Detection的时候,只是知道Precision这个指标,但是mAP(mean Average Precision)具体是如何计算的,暂时还不知道.最近做OD的任务迫在眉睫,所以仔细的研究了一下mAP的计算.其实说实话,mAP的计算,本身有很多现成的代码可供调用了,公式也写的很清楚,但是我认为仔细的研究清楚其中的原理更重要. AP这个概念,其实主要是在信息检索领域(information retrieval)中的概念,所以这里会比较快速的过一下这个在信息…

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的是及时我们的物体检测器在图像中检测到物体,如果我们仍无法找到它所在的图像中的哪个位置也是无用的.由于我们需要预测图像中的目标的发生和位置,所以在计算精确度和召回率与普通的二分类有所不同. 一.目标检测问题目标检测问题是指: 给定一个图像,找到其中的目标,找到它们的位置,并且对目标进行分类.目标检测…

一个评测指标就是MAP(Mean Average Precision)平均精度均值。

一个评测指标就是MAP(Mean Average Precision)平均精度均值. 转载 2017年09月13日 10:07:12 标签: 深度学习 892 来源01:Mean Average Precision(MAP) 来源02:一个评测指标就是MAP(Mean Average Precision)平均精度均值来源03:MAP(Mean Average Precision) MAP可以由它的三个部分来理解:P,AP,MAP 先说P(Precision)精度,正确率.在信息检索领域用的比较…

mAP(mean Average Precision)应用(转)

原文章地址来自于知乎:https://www.zhihu.com/question/41540197 1. precision 和 recall 的计算(没什么好说的,图片示例相当棒): 图1 图中上部分,左边一整个矩形中(false negative和true positive)的数表示ground truth之中为1的(即为正确的)数据,右边一整个矩形中的数表示ground truth之中为0的数据.精度precision的计算是用检测正确的数据个数/总的检测个数.召回率recall的计算…

物体识别重要指标——平均准确率（Average Precision, AP ）

师兄的截图,不知道出处,仅用于学习,多多包涵.…

MAP(Mean Average Precision)平均精度均值

wrong 0 2 right 1 / 2 3 right 2 / 3 4 wrong 0 5 right 3 / 5 6 wrong 0 7 wrong 0 8 wrong 0 9 right 4 / 9 10 wrong 0 可以从中看出AP的计算方法,若该位置返回的结果相关,计算该位置的正确率,若不相关,正确率置为0.若返回的这四个的相关文档排在1,2,3,4号位,则对于的正确率都为1,AP也就等于1,可见计算方法是对排序位置敏感的,相关文档排序的位置越靠前,检出的相关文档越多,AP值越…

深度学习中目标检测Object Detection的基础概念及常用方法

目录关键术语方法 two stage one stage 共同存在问题多尺度平移不变性样本不均衡各个步骤可能出现的问题输入: 网络: 输出: 参考资料 What is detection? detection的任务就是classification+localization cs231n 课程截图从左到右:语义分割semantic segmentation,图片分类classification,目标检测detection,实例分割instance segmentation 关键术语…

准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure

yu Code 15 Comments 机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure.(注: 相对来说,IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是一个 Bool 类型的 Unordered Collection,在都找到的情况下,排在第三名还是第四名损失…

评估指标：准确率(Precision)、召回率(Recall)以及F值(F-Measure)

为了能够更好的评价IR系统的性能,IR有一套完整的评价体系,通过评价体系可以了解不同信息系统的优劣,不同检索模型的特点,不同因素对信息检索的影响,从而对信息检索进一步优化. 由于IR的目标是在较短时间内返回较全面和准确的信息,所以信息检索的评价指标通常从三个方面考虑:效率.效果和其他如数据规模. 下面简单介绍几种常用的信息检索评价指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall) 精度和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量.其中精…

召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率

https://blog.csdn.net/yanhx1204/article/details/81017134 摘要在训练YOLO v2的过程中,系统会显示出一些评价训练效果的值,如Recall,IoU等等.为了怕以后忘了,现在把自己对这几种度量方式的理解记录一下. 这一文章首先假设一个测试集,然后围绕这一测试集来介绍这几种度量方式的计算方法. 大雁与飞机假设现在有这样一个测试集,测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成,如下图所示: 假设你的分类系统最终的目的是:能取出测试集中所有飞机…

Precision/Recall、ROC/AUC、AP/MAP等概念区分

1. Precision和Recall Precision,准确率/查准率.Recall,召回率/查全率.这两个指标分别以两个角度衡量分类系统的准确率. 例如,有一个池塘,里面共有1000条鱼,含100条鲫鱼.机器学习分类系统将这1000条鱼全部分类为“不是鲫鱼”,那么准确率也有90%(显然这样的分类系统是失败的),然而查全率为0%,因为没有鲫鱼样本被分对.这个例子显示出一个成功的分类系统必须同时考虑Precision和Recall,尤其是面对一个不平衡分类问题. 下图为混淆矩阵,摘自wiki百…

Micro Average vs Macro average Performance in a Multiclass classification setting

整理摘自 https://datascience.stackexchange.com/questions/15989/micro-average-vs-macro-average-performance-in-a-multiclass-classification-settin/16001 Micro- and macro-averages (for whatever metric) will compute slightly different things, and thus their i…

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 Average Precision mAP 参考资料 metrics 评价方法针对谁进行评价? 对于物体分类到某个类别的预测结果和真实结果的差距进行评价(二分类) 在多分类问题中,评价方法是逐个类计算的,不是所有类一起算!是只针对一个类算,每个类别有自己的指标值! 也就是对每个类别,预测结果…

【计算机视觉】目标检测中的指标衡量Recall与Precision

[计算机视觉]目标检测中的指标衡量Recall与Precision 标签(空格分隔): [图像处理] 说明:目标检测性能指标Recall与Precision的理解. Recall与Precision 其实道理非常朴素: Precision就是精度,以行人检测为例,精度就是检测出来的行人中确实是行人的所占的百分比,也就是所谓的检测精度,可以提供给客户看,我们的检测精度是100%,也就是没有虚景,没有false positive: Recall就是正确检出的行人数量占行人总数的百分比,Recall=…

目标检测评价标准（mAP, 精准度(Precision), 召回率(Recall), 准确率(Accuracy),交除并（IoU））

1. TP , FP , TN , FN定义 TP(True Positive)是正样本预测为正样本的数量,即与Ground truth区域的IoU>=threshold的预测框 FP(False Positive)是负样本预测为正样本的数量,误报:即与Ground truth区域IoU < threshold的预测框 FN(True Negative)是本为正,错误的认为是负样本的数量,漏报:遗漏的Ground truth区域 TN(False Negative)是本为负,正确的认为是负样本…

【YOLO学习】召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率（Average_precision(AP) ），交除并（Intersection-over-Union（IoU））

摘要在训练YOLO v2的过程中,系统会显示出一些评价训练效果的值,如Recall,IoU等等.为了怕以后忘了,现在把自己对这几种度量方式的理解记录一下. 这一文章首先假设一个测试集,然后围绕这一测试集来介绍这几种度量方式的计算方法. 大雁与飞机假设现在有这样一个测试集,测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成,如下图所示: 假设你的分类系统最终的目的是:能取出测试集中所有飞机的图片,而不是大雁的图片. 现在做如下的定义: True positives : 飞机的图片被正确的识别成了飞机.…

论文阅读（Chenyi Chen——【ACCV2016】R-CNN for Small Object Detection）

Chenyi Chen--[ACCV2016]R-CNN for Small Object Detection 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果总结与收获点参考文献作者和相关链接论文下载 Chenyi Chen , Ming-Yu Liu, Jianxiong Xiao 所有作者的简单信息方法概括这篇文章主要讨论针对小目标的目标检测文章为了证明:对传统的R-CNN style的方法进行改进,可以用于小目标检测,并且性能比DPM方法好整个检测流程:…

R-FCN论文翻译

R-FCN论文翻译 R-FCN: Object Detection viaRegion-based Fully Convolutional Networks 2018.2.6 论文地址:R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 代码地址:https://github.com/daijifeng001/r-fcn(matlab版) https://github.com/YuwenXiong/py…

Object Detection︱RCNN、faster-RCNN框架的浅读与延伸内容笔记

一.RCNN,fast-RCNN.faster-RCNN进化史本节由CDA深度学习课堂,唐宇迪老师教课,非常感谢唐老师课程中的论文解读,很有帮助. . 1.Selective search 如何寻找有效的候选框,最开始的就是这个方法. 寻找方法就是一开始把一幅图像,分割成无数个候选框构造而成的(convert regions to boxes) 然后根据一些色彩特征.把候选框进行融合,框数量变小了,框变大:效果就是逐渐.慢慢找到最好的框 . 2.R-CNN(CVPR 2014) 图像中的候选框…

从YOLOv1到v3的进化之路

引言:如今基于深度学习的目标检测已经逐渐成为自动驾驶,视频监控,机械加工,智能机器人等领域的核心技术,而现存的大多数精度高的目标检测算法,速度较慢,无法适应工业界对于目标检测实时性的需求,这时YOLO算法横空出世,以近乎极致的速度和出色的准确度赢得了大家的一致好评.基于此,我们选择YOLO算法来实现目标检测.YOLO算法目前已经经过了3个版本的迭代,在速度和精确度上获得了巨大的提升,我们将从YOLOV1开始讲起,直至目前最新的版本YOLOV3. 一. YOLO V1 一步检测的开山之作…

R-CNN,SPP-NET, Fast-R-CNN,Faster-R-CNN, YOLO, SSD, R-FCN系列深度学习检测方法梳理

1. R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线:selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective search) 训练:给定一张图片,利用seletive search方法从中提取出2000个候选框.由于候选框大小不一,考虑到后续CNN要求输入的图片大小统一,将2000个候选框全部resize到227*…

multi-label image classification:多标签图像分类总结

多标签图像分类总结目录 1.简介 2.现有数据集和评价指标 3.学习算法 4.总结(现在存在的问题,研究发展的方向) 简介传统监督学习主要是单标签学习,而现实生活中目标样本往往比较复杂,具有多个语义,含有多个标签. 荷兰城市图片 (1)传统单标签分类 city(person) (2)多标签分类 city , river, person, European style (3)人的认知两个人在河道边走路欧洲式建筑,可猜测他们在旅游天很蓝,应该是晴天但不是很晒相比较而言,单标签分类需要得…

目标检测算法(1)目标检测中的问题描述和R-CNN算法

目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作,一方面它是其他很多后续视觉任务的基础,另一方面目标检测不仅需要预测区域,还要进行分类,因此问题更加复杂.最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破,因此想写一个系列来介绍这些方法.这些比较重要的方法可以分成两条主线,一条是基于区域候选(region proposal)的方法,即通过某种策略选出一部分候选框再进行后续处理,比如RCNN-SPP-Fast RCNN-Faster RCNN-RFCN等:另一…

召回率，精确率，mAP如何计算

首先用训练好的模型得到所有测试样本的confidence score,每一类(如car)的confidence score保存到一个文件中(如comp1_cls_test_car.txt).假设共有20个测试样本,每个的id,confidence score和ground truth label如下: 接下来对confidence score排序,得到: 然后计算precision和recall,这两个标准的定义如下: 圆圈内(true positives + false p…

Faster_RCNN 1.准备工作

总结自论文:Faster_RCNN,与Pytorch代码: 代码结构: simple-faster-rcnn-pytorch.py data __init__.py dataset.py util.py voc_dataset.py misc convert_caffe_pretain.py train_fast.py model utils nms __init__.py _nms_gpu_post.py build.py non_maximum_suppression.py __init_…

Caffe和py-faster-rcnn日常使用备忘录

罗列日常使用中遇到的问题和解决办法.包括: { caffe使用中的疑惑和解释: 无法正常执行 train/inference 的情况: Caffe基础工具的微小调整,比如绘loss曲线图: 调试python代码技巧,基于vscode; py-faster-rcnn在自己数据集上调参技巧 py-faster-rcnn因为numpy版本.自己数据集等各种原因导致的坑和解决办法 py-faster-rcnn本身细节的各种坑调试matcaffe的技巧 protobuf版本的坑 ... } 保持更新.…

R-CNN,SPP-NET, Fast-R-CNN,Faster-R-CNN, YOLO, SSD系列深度学习检测方法梳理

ROC，AUC，PR，AP介绍及python绘制

这里介绍一下如题所述的四个概念以及相应的使用python绘制曲线: 参考博客:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 一般我们在评判一个分类模型的好坏时,一般使用MAP值来衡量,MAP越接近1,模型效果越好: 更详细的可参考:http://www.cnblogs.com/pinard/p/5993450.ht…