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

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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.…

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…

【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.…

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…

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…

Tensorflow object detection API 搭建物体识别模型（三）

三.模型训练 1)错误一: 在桌面的目标检测文件夹中打开cmd,即在路径中输入cmd后按Enter键运行.在cmd中运行命令: python /your_path/models-master/research/object_detection/model_main.py --pipeline_config_path=training/ssdlite_mobilenet_v2_coco.config --model_dir=training --alsologtostderr 运行结果如下图所示:…