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

标准库 map multimap元素访问 一,map,unordered_map下标操作 下标操作种类 功能描述 c[k] 返回关键字为k的元素:如果k不在c中,添加一个关键字为k的元素,并对其初始化 c.at(k) 访问关键字为k的元素:若k不在c中,抛出out_of_range异常 注意: 1,当使用使用自定义类作为key时,这个类必须重写operator<函数. 2,下标操作只适用于const map,unordered_map 二,访问元素 查找元素的操作 功能描述 c.find(k)

标准库 map set 删除 删除操作 有map如下: map<int, size_t> cnt{{2,22}, {3,33}, {1,11}, {4,44}; 删除方法: 删除操作种类 功能描述 cnt.erase(3); 删除key为3的元素,并返回删除的元素的个数 cnt.erase(p); p为迭代器,删除p指向的元素,并返回p之后元素的迭代器 cnt.erase(b, e); b,e为迭代器,删除b和e所表示范围的元素,返回e 注意:当使用迭代器删除的时候,map,set,list迭

标准库 map set 插入 一,插入操作 有map如下: map<string, size_t> cnt; 插入方法: 插入操作种类 功能描述 cnt.insert({"abc", 12}); 直接用大括号 cnt.insert(make_pari("abc", 22)); 用make_pair函数,返回一个pair cnt.insert(pair<string, size_t>("abc", 22)); 直接构造pai

标准库 map set 大锅炖 一,关联容器有哪些 按关键字有序保存元素 map 保存key和value set 只保存key mulutimap key可以重复出现 multiset key可以重复出现 无序集合 unordered_map 用哈希函数做成的map unordered_set 用哈希函数做成的set unordered_mulutimap key可以重复出现 unordered_multiset key可以重复出现 二,关联容器的类型别名 类型别名 功能描述 key_type

目录 1.成员函数 2.元素访问 3.迭代器Iterators(C++ 11) 4.容量Capacity 5.修改函数(C++ 11和C++ 17) 6.查找表Lookup 7.观察Observers std::map是一个包含了key-value键值对映射的排序分配容器.利用比较函数对key进行排序.搜索,删除和插入操作具有对数复杂性. Maps通常实现为红黑树.标准库的每个地方都使用比较要求,唯一性通过使用等价关系来确定. 1.成员函数 map::map:构造函数,用来构造映射: map::

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

map是键-值对的集合.map类型通常可以理解为关联数组:可以使用键作为下标获取一个值,正如内置数组一样.而关联的本质在于元素的值于某个特定的键相关联,而并非通过元素在数组中的位置获取. 1.map对象的定义 要使用map对象,则必须包含map头文件.在定义map对象时,必须分别指明键和值得类型 map<string,int> word_count; string为键,int为值 map的构造函数 map<k,v> m;                   //创建一个名为m的空m

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

你是否已经对每次从Map中取得关键字然后再取得相应的值感觉厌倦?使用Map.Entry类,你可以得到在同一时间得到所有的信息.标准的Map访问方法如下: Set keys = map.keySet( );if(keys != null) {Iterator iterator = keys.iterator( );while(iterator.hasNext( )) {Object key = iterator.next( );Object value = map.get(key);;....;}

Map 映射关系,也有人称为字典,Map集合里存在两组值,一组是key,一组是value.Map里的key不允许重复.通过key总能找到唯一的value与之对应.Map里的key集存储方式和对应的Set集合中的元素存储方式一致,Map.Entry是Map接口的内部接口,专门用来保存key-value内容: Map 用于保存具有映射关系的数据,因此 Map 集合里保存着两组值,一组值用于保存 Map 里的 Key,另外一组用于保存 Map 里的 Value.Map 中的 key 和  value

1.基本问题和相关 Common Techniques to Improve Shadow Depth Maps: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/ee416324(v=vs.85).aspx Cascaded Shadow Maps https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/ee416307(v=vs.85).aspx Soft shadow

1.Map.Entry说明 Map是java中的接口,Map.Entry是Map的一个内部接口. Map提供了一些常用方法,如keySet().entrySet()等方法,keySet()方法返回值是Map中key值的集合:entrySet()的返回值也是返回一个Set集合,此集合的类型为Map.Entry. Map.Entry是Map声明的一个内部接口,此接口为泛型,定义为Entry<K,V>.它表示Map中的一个实体(一个key-value对).接口中有getKey(),getValue方

一.好处 你是否已经对每次从Map中取得关键字然后再取得相应的值感觉厌倦? Set keys = map.keySet( ); if(keys != null) { Iterator iterator = keys.iterator( ); while(iterator.hasNext( )) { Object key = iterator.next( ); Object value = map.get(key); } } 二.用法 使用Map.Entry类,你可以得到在同一时间得到所有的信息.

标准库map类型是一种以键-值(key-value)存储的数据类型. map是STL的一个关联容器.它提供一对一(其中第一个可以称为关键字,每个关键字只能在map中出现一次,第二个可能称为该关键字的值)的数据 处理能力,由于这个特性,它完成有可能在我们处理一对一数据的时候,在编程上提供快速通道.这里说下map内部数据的组织,map内部自建一颗红黑树(一 种非严格意义上的平衡二叉树),这颗树具有对数据自动排序的功能,所以在map内部所有的数据都是有序的. 1.map特点 map是一类关联式容器.它

java:Map借口及其子类HashMap五,identityHashMap子类 了解:identityHashMap子类 一般情况下,标准的Map,是不会有重复的key值得value的,相同的key是被覆盖的.HashMap IdentityHashMap是个例外,他允许Key值重复,只有当两个对象用“==”来判断时,才能判断他相等. Map<String, Integer> map = new IdentityHashMap<String,Integer>(); map.put

Set, List, Map Set和List,Map都是集合,Set和List都是继承于Collection接口,而Map不是. 1.Map(映射) :Map是以key,Value的形式存储数据的映射集合,在取出数据时也是以key去获取value的值. .HashMap:一个典型的继承Map的类,内部是基于散列表来存取数据,大大的提高了数据的访问速度.key的值是不能重复的,但是value值是可以重复. .LinkedHashMap:类似于HashMap,只是迭代遍历时是按照插入的顺序排列的.

Map.Entry 类使用简介(转)   你是否已经对每次从Map中取得关键字然后再取得相应的值感觉厌倦?使用Map.Entry类,你可以得到在同一时间得到所有的信息.标准的Map访问方法如下: Set keys = map.keySet( );if(keys != null) {Iterator iterator = keys.iterator( );while(iterator.hasNext( )) {Object key = iterator.next( );Object value =

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

Fast RCNN建立在以前使用深度卷积网络有效分类目标proposals的工作的基础上.使用了几个创新点来改善训练和测试的速度,同时还能增加检测的精确度.Fast RCNN训练VGG16网络的速度是RCNN速度的9倍,测试时的速度是其的213倍.与SPPnet对比,Fast RCNN训练VGG16网络的速度是其速度的3倍,测试时的速度是其的10倍,而且还更加准确了.Fast RCNN使用Python和C++(使用caffe)实现的,并且能够再开源MIT License 中获得代码,网址为:ht

 快速的区域卷积网络方法(Fast R-CNN)   论文地址:https://arxiv.org/abs/1504.08083 摘要: 本文提出一种基于快速的区域卷积网络方法(Fast R-CNN)用于物体检测(object detection).Fast R-CNN建立在先前的工作的基础上,能够有效的使用深度卷积网络对物体候选区域(Region Proposals)进行分类.和之前的工作相比,Fast R-CNN采用了多种创新技术去提高训练和测试速度,然而它也提高了物体的检测精度.Fast