师兄的截图,不知道出处,仅用于学习,多多包涵.

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

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

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

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

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

passive aggressive(pa)和average perceptron(ap)

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

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

Author: Yu-Gang Jiang, Shih-Fu Chang 事件检测的目标就是自动识别给定视频序列中的感兴趣事件.进行视频事件检测通常很困难,特别是在网络中非限制的视频.在非限制情况下,视频质量可能很差,包括严重的相机移动,弱光,背景干扰和遮挡等.但是,随着视频数量的急剧增长,人们急需寻找一个有效的方法对视频事件进行检测识别.我们将探讨视频事件检测中常用的特征,模型,数据集以及评价标准.最后,给出视频事件检测中未来仍需探索的方向. #@author: gr #@date: 2015

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52250760 模型评估Model evaluation: quantifying the quality of predictions 3 different approaches to evaluate the quality of predictions of a model: Estimator score method: Estimators have a score method prov

Weather Recognition plays an important role in our daily lives and many computer vision applications. However, recognizing the weather conditions from a single image remains challenging and has not been studied thoroughly. Generally, most previous wo

scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 0.20.0 documentation https://scikit-learn.org/stable/index.html Simple and efficient tools for data mining and data analysis Accessible to everybody, and reusable in various contexts Built on Nu

https://www.kaggle.com/c/google-ai-open-images-object-detection-track#Evaluation Submissions are evaluated by computing mean Average Precision (AP), modified to take into account the annotation process of Open Images dataset (mean is taken over per-c

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

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

目录 Pytorch版本yolov3源码阅读 1. 阅读test.py 1.1 参数解读 1.2 data文件解析 1.3 cfg文件解析 1.4 根据cfg文件创建模块 1.5 YOLOLayer 1.6 初始化模型 1.7 加载权重 1.8 计算mAP 2. 阅读train.py 2.1 参数解读 2.2 随机初始化 2.3 设置优化器 2.4 更新优化器 2.5 loss指标 2.6 checkpoint相关 3. 阅读detect.py 3.1 参数解读 3.2 预测框的获取 3.2 核

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