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

转自知乎<深度学习大讲堂> 雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者王斌,中科院计算所前瞻研究实验室跨媒体计算组博士生,导师张勇东研究员.2016年在唐胜副研究员的带领下,作为计算所MCG-ICT-CAS团队核心主力队员(王斌.肖俊斌),参加了ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)的视频目标检测(VID)任务并获得第三名.目标检测相关工作受邀在ECCV 2016 ImageNet和COCO竞赛联合工作组会议(ImageNet and COCO Visual Recognition C

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. 我们有一个检测系统,去检测一个肿瘤病人是否为恶性. 那么,对我们的系统来说,有100个样本,5个正样本,95个负样本.假设分布为1,1,1,1,1,0,0,.......(即前5个人为恶性,后95个为良性). 假设我们的系统预测如下1,0,0,1,1,1,0.......,可以看到我们把第二个第三

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

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,这个数据集通常被叫做“验证/测试”数据集.这个性能由不同的统计量来度量,包括准确率( accuracy ).精确率( precision ).召回率( recall )等等.选择我们会根据某个特定的应用场景来选择相应的统计量.而对每个应用来说,找到一个可以客观地比较模型好坏的度量标准至关重要. 在本文,我们将会讨论

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

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率的算术平均值.即先求出每个类别的平均查准率(AP),然后求这些类别的AP的算术平均值.其具体的计算方法有很多种,这里只介绍PASCAL VOC竞赛(voc2010之前)中采用的mAP计算方法,该方法也是yolov3模型采用的评估方法,yolov3项目中如此解释mAP,暂时看不明白可以先跳过,最后再

PPT 可以说是讲得相当之清楚了... deepsystems.io 中文翻译: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786 图解YOLO YOLO核心思想:从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 (proposal 提供位置信息, 分类提供类别信息)精度已经很高,但是速度还不行. YOLO提供了另一种更为直接的思路: 直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属的类别(整张图作为网络的输入,把 O

CVPR目标检测与实例分割算法解析:FCOS(2019),Mask R-CNN(2019),PolarMask(2020)1. 目标检测:FCOS(CVPR 2019)目标检测算法FCOS(FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection),该算法是一种基于FCN的逐像素目标检测算法,实现了无锚点(anchor-free).无提议(proposal free)的解决方案,并且提出了中心度(Center-ness)的思想,同时在召回率等方面表

技术揭秘:海康威视PASCAL VOC2012目标检测权威评测夺冠之道 原创 2016-09-21 钟巧勇 深度学习大讲堂 点击上方“深度学习大讲堂”可订阅哦!深度学习大讲堂是高质量原创内容平台,邀请学术界.工业界一线专家撰稿,致力于推送人工智能与深度学习最新技术.产品和活动信息!           近年来,随着深度学习的崛起,计算机视觉得到飞速发展.目标检测作为计算机视觉的基础算法,也搭上了深度学习的快车.基于Proposal的检测框架,从R-CNN到Faster R-CNN,算法性能越来越

1 YOLO 创新点: 端到端训练及推断 + 改革区域建议框式目标检测框架 + 实时目标检测 1.1 创新点 (1) 改革了区域建议框式检测框架: RCNN系列均需要生成建议框,在建议框上进行分类与回归,但建议框之间有重叠,这会带来很多重复工作.YOLO将全图划分为SXS的格子,每个格子负责中心在该格子的目标检测,采用一次性预测所有格子所含目标的bbox.定位置信度以及所有类别概率向量来将问题一次性解决(one-shot). 1.2 Inference过程 YOLO网络结构由24个卷积层与2个全

YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object) \times IOU^{truth}_{pred},

前面介绍的R-CNN系的目标检测采用的思路是:首先在图像上提取一系列的候选区域,然后将候选区域输入到网络中修正候选区域的边框以定位目标,对候选区域进行分类以识别.虽然,在Faster R-CNN中利用RPN网络将候选区域的提取以放到了CNN中,实现了end-to-end的训练,但是其本质上仍然是提取先提取候选区域,然后对候选区域识别,修正候选区域的边框位置.这称为tow-stage的方法,虽然在精度已经很高了,但是其速度却不是很好.造成速度不好的主要原因就是候选区域的提取,这就需要一种网络能够直

YOLO V2 YOLO V2是在YOLO的基础上,融合了其他一些网络结构的特性(比如:Faster R-CNN的Anchor,GooLeNet的\(1\times1\)卷积核等),进行的升级.其目的是弥补YOLO的两个缺陷: YOLO中的大量的定位错误 和基于区域推荐的目标检测算法相比,YOLO的召回率(Recall)较低. YOLO V2的目标是:在保持YOLO分类精度的同时,提高目标定位的精度以及召回率.其论文地址: YOLO 9000:Better,Faster,Stronger. YO

此示例演示如何使用名为“更快r-cnn(具有卷积神经网络的区域)”的深度学习技术来训练对象探测器. 概述 此示例演示如何训练用于检测车辆的更快r-cnn对象探测器.更快的r-nnn [1]是r-cnn [2]和快速r-nnn [3]对象检测技术的引伸.所有这三种技术都使用卷积神经网络(cnn).它们之间的区别在于它们如何选择要处理的区域以及如何对这些区域进行分类.r-cnn和快速r-概算在运行美国有线电视新闻网之前使用区域建议算法作为预处理步骤.提议算法通常是技术例如edgox [4]或选择性搜

其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念.为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋,这里我重新说明一次:目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象,目标识别是用来判断图片上这个对象是什么.识别通常只处理已经检测到对象的区域,例如,人们总是会在已有的人脸图像的区域去识别人脸. 传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法,后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题.在这里我们主要介绍如何利用OpecnCV来实现传统目标检测和识别,在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,这里我们主

本文逐步介绍YOLO v1~v3的设计历程. YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object) \tim

1.R-CNN回顾 适应全卷积化CNN结构,提出全卷积化设计 共享ResNet的所有卷积层 引入变换敏感性(Translation variance) 位置敏感分值图(Position-sensitive score maps) 特殊设计的卷积层 Grid位置信息+类别分值 位置敏感池化(Position-sensitive RoI pooling) 无训练参数 无全连接网络的类别推断 R-FCN的位置敏感卷积层 使用k2(C+1)个通道对(位置,类别)组合进行编码 类别:C个物体类+1个背景类

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

在一个月前,我就已经介绍了yolo目标检测的原理,后来也把tensorflow实现代码仔细看了一遍.但是由于这个暑假事情比较大,就一直搁浅了下来,趁今天有时间,就把源码解析一下.关于yolo目标检测的原理请参考前面一篇文章:第三十五节,目标检测之YOLO算法详解. 一 准备工作 在讲解源码之前,我们需要做一些准备工作: 下载源码,本文所使用的yolo源码来源于网址:https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 下载训练所使用的数据集,我们仍然使用以VOC