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

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

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

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

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

师兄的截图,不知道出处,仅用于学习,多多包涵.

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

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

下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall) 准确率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.其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率:召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率. 一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档.网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了. 正确率.召回

[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=

考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative).对一个二分问题来说,会出现四种情况.如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive),如果实例是负类被预测成正类,称之为假正类(False positive).相应地,如果实例是负类被预测成负类,称之为真负类(True negative),正类被预测成负类则为假负类(false negative). TP:正确肯定的数目: FN:漏报,没有正确找到的匹配的数目: FP:误报,给出的匹

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

最近开发的一个模块需要根据机房各节点的负载情况(如网卡IO.load average等指标)做任务调度,刚开始对Linux机器load average这项指标不是很清楚,经过调研,终于搞清楚了其计算方法和影响因素,作为笔记,记录于此. 1. load average         当在shell终端键入top命令时,默认情况下,在输出内容的第一行会有load average这项指标值,如下所示: top - 19:10:32 up 626 days, 4:58, 1 user, load av

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

在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种“距离”得出的. 对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的试验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评估价标准,这就是性能度量(performance measure).性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不的评判结果:这意味着模型的“好坏”是相对的,什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求. 性能指标往往使我们

来自: https://www.zhihu.com/question/41540197 https://www.douban.com/note/518998773/ 作者:水哥链接:https://www.zhihu.com/question/41540197/answer/91698989来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 在图像中,尤其是分类问题中应用AP,是一种评价ranking方式好不好的指标: 举例来说,我有一个两类分类问题,分别5个样本,如

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

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

1.mAP mAP的全称是mean Average Precision,意为平均精度均值(如果按照原来的顺利翻译就是平均均值精度).这个指标是多目标检测和多标签图像分类中长常用的评测指标,因为这类任务中的标签大多不止一个,所以不能用普通的单标签图像的分类标准,也就是mean Precision,平均精确确率这个指标.mAP是将多分类任务中的平均精度AP(Average Precision)求和再取平均. ---------------------------------------来自菜鸡的分割

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