1. 基本要求 从直观理解,一个目标检测网络性能好,主要有以下表现: 把画面中的目标都检测到--漏检少 背景不被检测为目标--误检少 目标类别符合实际--分类准 目标框与物体的边缘贴合度高-- 定位准 满足运行效率的要求--算得快 下图是从 Tensorflow Object Detection API 的 Model Zoo 中截取的部分模型列表. 算得快这一点通过 Speed 来体现.而其他因素,使用了mAP (mean average Precision) 这一个指标来综合体现. mean

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

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

深度学习目标检测指标mAP https://github.com/rafaelpadilla/Object-Detection-Metrics 参考上面github链接中的readme,有详细描述

常见指标 precision 预测出的所有目标中正确的比例 (true positives / true positives + false positives). recall 被正确定位识别的目标占总的目标数量的比例(true positives/(true positives + true negatives)). 一般情况下模型不够理想,准确率高.召回率低,或者召回率低.准确率高.如果做疾病监测.反垃圾,则是保准确率的条件下,提升召回率.如果是做搜索,那就是保证召回的情况下提升准确率.1

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

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

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

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

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

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

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

目标检测方法系列--R-CNN, SPP, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD 目录 相关背景 从传统方法到R-CNN 从R-CNN到SPP Fast R-CNN Faster R-CNN YOLO SSD 总结 参考文献 推荐链接 相关背景 14年以来的目标检测方法(以R-CNN框架为基础或对其改进) 各方法性能对比 分类,定位,检测三种视觉任务的简单对比 一般的目标检测方法 从传统方法到R-CNN R-CNN的三大步骤:得到候选区域,用cnn提取特征,训练

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},

目标检测是很多计算机视觉任务的基础,不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别,它都提供了可靠的信息.本文对目标检测进行了整体回顾,第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器,包括Fast R-CNN.Faster R-CNN 和 FPN等.第二部分则重点讨论了包括YOLO.SSD和RetinaNet等在内的单次检测器,它们都是目前最为优秀的方法. 一.基于候选区域的目标检测器 1.1  滑动窗口检测器 自从 AlexNet 获得 ILSVRC 2012 挑战赛冠军后,用 CN

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

Object Detection,在给定的图像中,找到目标图像的位置,并标注出来. 或者是,图像中有那些目标,目标的位置在那.这个目标,是限定在数据集中包含的目标种类,比如数据集中有两种目标:狗,猫. 就在图像找出来猫,狗的位置,并标注出来 是狗还是猫. 这就涉及到两个问题: 目标识别,识别出来目标是猫还是狗,Image Classification解决了图像的识别问题. 定位,找出来猫狗的位置. R-CNN 2012年AlexNet在ImageNet举办的ILSVRC中大放异彩,R-CNN作者