要點(diǎn)：
- Precision?(準(zhǔn)確率 )：TP/(TP+FP)，即模型給出的所有預(yù)測(cè)結(jié)果中命中真實(shí)目標(biāo)的比例。
- Recall?(召回率)：TP/(TP+FN)，被找到的正確目標(biāo)和所有正確目標(biāo)的比值。
官方文檔：https://cocodataset.org/#detection-eval
參考文章： mAP的計(jì)算
一 目標(biāo)檢測(cè)中常見指標(biāo)：
- TP?(True Positive)：一個(gè)正確的檢測(cè)，檢測(cè)的IOU ≥?threshold。即預(yù)測(cè)的邊界框(bounding box)中分類正確且邊界框坐標(biāo)正確的數(shù)量。
- FP?(False Positive)：一個(gè)錯(cuò)誤的檢測(cè)，檢測(cè)的IOU <?threshold。即預(yù)測(cè)的邊界框中分類錯(cuò)誤或者邊界框坐標(biāo)不達(dá)標(biāo)的數(shù)量，即預(yù)測(cè)出的所有邊界框中除去預(yù)測(cè)正確的邊界框，剩下的邊界框的數(shù)量。
- FN?(False Negative)：一個(gè)沒有被檢測(cè)出來的ground truth。所有沒有預(yù)測(cè)到的邊界框的數(shù)量，即正確的邊界框(ground truth)中除去被預(yù)測(cè)正確的邊界框，剩下的邊界框的數(shù)量。
- Precision?(準(zhǔn)確率 / 精確率)：「Precision is the ability of a model to identify?only?the relevant objects」，準(zhǔn)確率是模型只找到相關(guān)目標(biāo)的能力，等于TP/(TP+FP)。即模型給出的所有預(yù)測(cè)結(jié)果中命中真實(shí)目標(biāo)的比例。
- Recall?(召回率)：「Recall is the ability of a model to find all the relevant cases (all ground truth bounding boxes)」，召回率是模型找到所有相關(guān)目標(biāo)的能力，等于TP/(TP+FN)。即模型給出的預(yù)測(cè)結(jié)果最多能覆蓋多少真實(shí)目標(biāo)，被找到的正確目標(biāo)和所有正確目標(biāo)的比值。
- 一般來說，對(duì)于多分類目標(biāo)檢測(cè)的任務(wù)，會(huì)分別計(jì)算每個(gè)類別的TP、FP、FN數(shù)量，進(jìn)一步計(jì)算每個(gè)類別的Precision、Recall。
- score、confidence：每個(gè)預(yù)測(cè)邊界框的分?jǐn)?shù)/置信度，不同論文中的表達(dá)方式不同。即你的模型除了需要給出每個(gè)預(yù)測(cè)邊界框的分類結(jié)果和邊界坐標(biāo)，還要給出這個(gè)邊界框包含目標(biāo)的可能性，score/confidence高代表模型認(rèn)為其包含目標(biāo)的可能性大，或者說模型優(yōu)先選擇score/confidence高的邊界框。
- Precision x Recall curve?(PR曲線)：所有precision-recall點(diǎn)相連形成的曲線(一般會(huì)為每個(gè)類別的預(yù)測(cè)框建立各自的PR曲線)。至于為什么同一個(gè)recall值下會(huì)有多個(gè)precision值，可以看之后部分的解釋。
-
AP?(average Precision)：平均精度，在不同recall下的最高precision的均值(一般會(huì)對(duì)各類別分別計(jì)算各自的AP)。
-
mAP?(mean AP)：平均精度的均值，各類別的AP的均值。
COCO Evaluation Result（效果評(píng)估）：文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-436839.html
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-436839.html
到了這里，關(guān)于04- 評(píng)價(jià)指標(biāo)mAP (目標(biāo)檢測(cè))的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
