一、Precision、Recall 和 F1-score

在圖像目標(biāo)檢測中，常用的評(píng)估指標(biāo)包括以下幾項(xiàng)：

1. 精確率（Precision）：也稱為查準(zhǔn)率，表示被分類為正類別的樣本中真正為正類別的比例。計(jì)算公式為：Precision = TP / (TP + FP)，其中TP是真正例（模型正確預(yù)測為正類別的樣本數(shù)），F(xiàn)P是假正例（模型錯(cuò)誤預(yù)測為正類別的樣本數(shù)）。
2. 召回率（Recall）：也稱為查全率，表示真正為正類別的樣本中被正確分類為正類別的比例。計(jì)算公式為：Recall = TP / (TP + FN)，其中TP是真正例，F(xiàn)N是假反例（模型錯(cuò)誤預(yù)測為負(fù)類別的樣本數(shù)）。
3. F1值（F1-score）：綜合考慮了精確率和召回率，是二者的調(diào)和平均值。計(jì)算公式為：F1 = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。

二、IoU

IoU（Intersection over Union）是圖像目標(biāo)檢測中常用的評(píng)估指標(biāo)之一，用于衡量檢測框的準(zhǔn)確程度。它通過計(jì)算檢測框與真實(shí)框之間的交集與并集之比來評(píng)估兩者的重疊程度。

IoU的計(jì)算方法如下：

1. 首先，確定兩個(gè)框的坐標(biāo)表示方式，一般使用矩形框的左上角和右下角坐標(biāo)表示。
2. 計(jì)算兩個(gè)框的相交部分的面積，即交集面積。交集面積可以通過計(jì)算兩個(gè)框的重疊部分的寬度和高度，并相乘得到。
3. 計(jì)算兩個(gè)框的并集面積，即將兩個(gè)框的面積相加，然后減去交集面積。
4. 最后，將交集面積除以并集面積，得到IoU的值。計(jì)算公式為：IoU = 交集面積 / 并集面積。

IoU的取值范圍在0到1之間，數(shù)值越接近1表示兩個(gè)框的重疊程度越高，數(shù)值越接近0表示兩個(gè)框的重疊程度越低或沒有重疊。

在目標(biāo)檢測中，通常會(huì)設(shè)定一個(gè)IoU閾值作為判斷檢測結(jié)果是否正確的標(biāo)準(zhǔn)。常見的IoU閾值為0.5或0.75，即當(dāng)IoU大于等于閾值時(shí)，認(rèn)為檢測結(jié)果正確。根據(jù)不同任務(wù)和需求，可以調(diào)整IoU閾值來平衡準(zhǔn)確性和召回率之間的權(quán)衡。

IoU在目標(biāo)檢測中被廣泛應(yīng)用，用于評(píng)估算法的性能，進(jìn)行非極大值抑制（NMS）處理以消除重復(fù)檢測框，并用于訓(xùn)練損失函數(shù)的計(jì)算等。

三、mAP

mAP（mean Average Precision）是目標(biāo)檢測任務(wù)中常用的綜合評(píng)估指標(biāo)，用于衡量模型在多個(gè)類別上的性能。

首先，針對(duì)每個(gè)類別，計(jì)算出該類別的精確率-召回率曲線（PR曲線）。PR曲線是通過改變置信度閾值，計(jì)算不同召回率下的精確率得到的。在計(jì)算PR曲線時(shí)，需要根據(jù)模型的預(yù)測結(jié)果和真實(shí)標(biāo)簽，計(jì)算出不同置信度閾值下的精確率和召回率。

然后，根據(jù)PR曲線計(jì)算該類別的平均精確率（AP）。AP是通過對(duì)PR曲線下的面積進(jìn)行積分計(jì)算得到的，表示模型在該類別上的平均精確率。AP的取值范圍在0到1之間，數(shù)值越高表示模型在該類別上的性能越好。

最后，對(duì)所有類別的AP進(jìn)行平均，得到mAP。mAP是所有類別AP的平均值，用于綜合評(píng)估模型在多個(gè)類別上的性能。

需要注意的是，計(jì)算AP和mAP時(shí)通常會(huì)使用特定的IoU閾值（如0.5或0.75）來判斷檢測結(jié)果的正確性，即只有當(dāng)檢測框與真實(shí)框的IoU大于等于閾值時(shí)，才認(rèn)為該檢測結(jié)果是正確的。

mAP是目標(biāo)檢測中最常用的評(píng)估指標(biāo)之一，能夠綜合考慮模型在不同類別上的精確率和召回率。它對(duì)模型在整個(gè)數(shù)據(jù)集上的性能進(jìn)行了整體評(píng)估，提供了更全面和準(zhǔn)確的性能指標(biāo)。

四、AP

4.1 定義

AP（Average Precision）是目標(biāo)檢測領(lǐng)域中常用的評(píng)估指標(biāo)之一，用于衡量檢測算法在不同類別上的性能。AP的計(jì)算方法基于精確率-召回率曲線（PR曲線）。

首先，針對(duì)每個(gè)類別，根據(jù)模型的預(yù)測結(jié)果和真實(shí)標(biāo)簽，計(jì)算不同置信度閾值下的精確率和召回率。然后，根據(jù)這些精確率-召回率數(shù)據(jù)繪制出PR曲線。

在PR曲線上，以不同召回率的數(shù)值為橫坐標(biāo)，相應(yīng)的精確率為縱坐標(biāo)，可以得到一條曲線。AP的計(jì)算方法是對(duì)該曲線下的面積進(jìn)行積分，即計(jì)算PR曲線與縱軸之間的面積。

為了更全面地評(píng)估模型的性能，一般會(huì)計(jì)算多個(gè)置信度閾值下的AP，并對(duì)這些AP進(jìn)行求平均，得到mAP（mean Average Precision）。mAP是目標(biāo)檢測中最常用的綜合評(píng)估指標(biāo)之一，可以同時(shí)考慮模型在不同類別上的精確率和召回率。

AP和mAP的取值范圍都是0到1之間，數(shù)值越高表示性能越好。當(dāng)AP或mAP達(dá)到1時(shí)，表示模型在所有類別上都實(shí)現(xiàn)了完美的精確率和召回率。

需要注意的是，計(jì)算AP和mAP時(shí)通常會(huì)使用特定的IoU閾值（如0.5或0.75）來判斷檢測結(jié)果的正確性，即只有當(dāng)檢測框與真實(shí)框的IoU大于等于閾值時(shí)，才認(rèn)為該檢測結(jié)果是正確的。

4.2 分類

4.2.1 APs

APs（Average Precision at different scales）是一種平均精確率（Average Precision）的計(jì)算方法，用于評(píng)估目標(biāo)檢測算法在不同尺度下的性能。

在目標(biāo)檢測任務(wù)中，目標(biāo)物體的尺度可能會(huì)發(fā)生變化，比如物體在遠(yuǎn)處較小，在近處較大。傳統(tǒng)的平均精確率（AP）計(jì)算方法假定目標(biāo)物體在所有尺度下都具有相同的重要性，忽略了尺度變化對(duì)檢測性能的影響。為了更準(zhǔn)確地評(píng)估模型在不同尺度下的檢測性能，引入了APs的概念。

APs的計(jì)算方法基于目標(biāo)框的尺度信息。具體步驟如下：

1. 針對(duì)每個(gè)類別，將所有目標(biāo)框按照其尺度進(jìn)行分組，例如可以根據(jù)目標(biāo)框的面積進(jìn)行分組。
2. 對(duì)于每個(gè)尺度組，計(jì)算該組中目標(biāo)框的精確率-召回率曲線（PR曲線）。這里的精確率和召回率的計(jì)算方式與傳統(tǒng)的AP計(jì)算方法相同。
3. 在每個(gè)尺度組中，計(jì)算該組的平均精確率（AP）。即對(duì)該組的PR曲線下的面積進(jìn)行積分得到AP值。
4. 最后，對(duì)所有尺度組的AP進(jìn)行平均，得到APs。APs表示模型在不同尺度下的平均精確率。

通過使用APs來評(píng)估目標(biāo)檢測算法，可以更準(zhǔn)確地考慮尺度變化對(duì)性能的影響。它提供了在不同尺度下的性能指標(biāo)，使得模型的性能評(píng)估更全面和準(zhǔn)確。這對(duì)于需要處理多尺度目標(biāo)的應(yīng)用場景具有重要意義。

4.2.2 APr

APr（Average Precision at different recalls）是一種平均精確率（Average Precision）的計(jì)算方法，用于評(píng)估目標(biāo)檢測算法在不同召回率下的性能。

在目標(biāo)檢測任務(wù)中，不同的應(yīng)用場景可能對(duì)召回率有不同的要求。例如，在某些場景下，需要盡量找出所有的目標(biāo)物體，因此更注重高召回率。傳統(tǒng)的平均精確率（AP）計(jì)算方法將所有召回率下的精確率平均，沒有考慮不同召回率對(duì)檢測性能的影響。為了更準(zhǔn)確地評(píng)估模型在不同召回率下的性能，引入了APr的概念。

APr的計(jì)算方法基于目標(biāo)框的召回率信息。具體步驟如下：

1. 針對(duì)每個(gè)類別，將所有目標(biāo)框按照其召回率進(jìn)行分組，例如可以根據(jù)目標(biāo)框的召回率進(jìn)行分組。
2. 對(duì)于每個(gè)召回率組，計(jì)算該組中目標(biāo)框的精確率-召回率曲線（PR曲線）。這里的精確率和召回率的計(jì)算方式與傳統(tǒng)的AP計(jì)算方法相同。
3. 在每個(gè)召回率組中，計(jì)算該組的平均精確率（AP）。即對(duì)該組的PR曲線下的面積進(jìn)行積分得到AP值。
4. 最后，對(duì)所有召回率組的AP進(jìn)行平均，得到APr。APr表示模型在不同召回率下的平均精確率。

通過使用APr來評(píng)估目標(biāo)檢測算法，可以更準(zhǔn)確地考慮召回率的變化對(duì)性能的影響。它提供了在不同召回率下的性能指標(biāo)，使得模型的性能評(píng)估更全面和準(zhǔn)確。這對(duì)于在不同應(yīng)用場景中需要平衡精確率和召回率的目標(biāo)檢測任務(wù)具有重要意義。

4.2.3 兩者之間的區(qū)別

APs和APr是兩種不同的平均精確率（Average Precision）計(jì)算方法，用于評(píng)估目標(biāo)檢測算法在不同類別上的性能。

APs（Average Precision at different scales）是一種基于目標(biāo)尺度變化的平均精確率計(jì)算方法。在目標(biāo)檢測任務(wù)中，目標(biāo)物體的尺度可能會(huì)發(fā)生變化，比如物體在遠(yuǎn)處較小，在近處較大。為了考慮這種尺度變化對(duì)檢測性能的影響，APs將不同尺度下的檢測結(jié)果分別計(jì)算精確率，然后求取平均值。這樣可以更全面地評(píng)估模型在不同尺度下的檢測性能。

APr（Average Precision at different recalls）是一種基于召回率變化的平均精確率計(jì)算方法。在目標(biāo)檢測任務(wù)中，不同的應(yīng)用場景可能對(duì)召回率有不同的要求。例如，在某些場景下，高召回率可能更為重要，需要盡量找出所有的目標(biāo)物體。為了評(píng)估模型在不同召回率下的性能，APr通過設(shè)定不同的召回率閾值，計(jì)算對(duì)應(yīng)的精確率，然后求取平均值。

綜上所述，APs關(guān)注目標(biāo)尺度變化對(duì)檢測性能的影響，而APr關(guān)注召回率變化對(duì)檢測性能的影響。這兩種方法在某些特定場景下能夠更全面地評(píng)估目標(biāo)檢測算法的性能。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-642336.html

到了這里，關(guān)于【計(jì)算機(jī)視覺 | 目標(biāo)檢測】術(shù)語理解3：Precision、Recall、F1-score、mAP、IoU 和 AP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)！