二.Precision(精确率), Recall(召回率), Accuracy(准确率) 三. AP(平均精确度), mAP(平均AP值) AP: Average Precision,即平均精确度。 如何衡量一个模型的性能,单纯用precision和 recall 都不科学。于是人们想到,为何不把PR曲线下的面积 当做衡量尺度呢?于是就有了 AP值 这一概念。这里的 average,等于是对 ...
所以当只看top-1的预测时,因为只抽样同一标签的样本,还没有完全召回,所以召回率比较低;而准确率上,top-1以较大的置信度预测一个类别,该类别的准确率较高: 来自:https://medium.com/@jonathan_hui/map-mean-average-precision-for-object-detection-45c121a31173 事实上,如果从top-1到top-...
Average precision平均精度 严格来说,平均精度是贯穿召回率从0到1间全部值对应的精确度的平均值: 也与曲线下面积相等。在实践中,该积分的值近似于在每个可能的阈值处的精确度乘以召回率的变化值之和: 其中,N是检索出的图片集数量, P(k) 是截止到前 k 个图片的对应的精度, delta r(k) 是前 k 个图片与前...
Precision(精确率) Recall(召回率) ACC(准确率) mAP简介(可以直接看这个,上面的很繁琐) 参考内容 mAP(Mean Average Precision)均值平均精度 正例与负例 现在假设我们的分类目标只有两类,计为正例(positive)和负例(negtive),然后我们就能得到如下的四种情况: (+ +)即实际正例,预测正例 (1)True positives(TP)...