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

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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…

目标检测方法——SSD

SSD论文阅读(Wei Liu--[ECCV2016]SSD Single Shot MultiBox Detector) 目录作者及相关链接文章的选择原因方法概括方法细节相关背景补充实验结果与相关文章的对比总结作者 intro: ECCV 2016 Oral arxiv: http://arxiv.org/abs/1512.02325 paper: http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd.pdf slides: http://www.cs…

【计算机视觉】目标检测之ECCV2016 - SSD Single Shot MultiBox Detector

本文转载自: http://www.cnblogs.com/lillylin/p/6207292.html SSD论文阅读(Wei Liu--[ECCV2016]SSD Single Shot MultiBox Detector) 目录作者及相关链接文章的选择原因方法概括方法细节相关背景补充实验结果与相关文章的对比总结作者 intro: ECCV 2016 Oral arxiv: http://arxiv.org/abs/1512.02325 paper: http://www…

目标检测的mAp

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…

通过Precision/Recall判断分类结果偏差极大时算法的性能

当我们对某些问题进行分类时,真实结果的分布会有明显偏差. 例如对是否患癌症进行分类,testing set 中可能只有0.5%的人患了癌症. 此时如果直接数误分类数的话,那么一个每次都预测人没有癌症的算法也是性能优异的. 此时,我们需要引入一对新的判别标准:Precision/Recall来进行算法的性能评判,它们的定义如下: 可以看出,Precision表示:预测一件事件发生,它实际发生的概率是多少.换言之:预测准的概率如何. Recall表示:一件事情实际发生了,能把它预测出来的概率是多少.…

目标检测YOLOv1-v3——学习笔记

Fast RCNN更准一些.其损失函数比YOLO简单. YOLO更快 YOLO(You Only Look Once) 简介: 测试过程: 训练过程: 坐标.含有.不含.类别预测目标检测的效果准确率 mAP:值1-100,m是mean. YOLO v2 YOLO v2: https://arxiv.org/abs/1612.08242 改进部分: 1.使用了BN层提升了2%(Batch Normalization).有助于规范化模型,提升收敛速度,可以在舍弃dropout优化后依然不会过拟合.…

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…

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…

【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=…

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%,但是其实效果不是很好,而且还有框的各种情况,因此我们需要下面的指标来衡量一个目标检测模型的好坏. 1.IOU(Intersection Over Union) 这是关于一个具体预测的Bounding box的准确性评估的数据,意义也就是为了根据这个IOU测定你这个框是不是对的,大于等于IOU就是对的,小于就…