上一步我们完成了PR曲线的绘制,这里我们将借助 Python 的trapz 模块进行积分求解,最终得到其与横纵坐标轴所围成图形的面积,即 AP(Average Precision) 的值。 # 通过积分求曲线所围成图形的面积ap=trapz(y_data,x_data,dx=0.01)print("Average Precision:{}".format(ap)) 通过积分求的 AP 的值 至此,该单...
对一个有序的列表,计算AP的时候要先求出每个位置上的precision,然后对所有的位置的precision再做个average。如果该位置的文档是不相关的则该位置 precision=0. 举个例子(修改了引用[1]的例子): 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...
AP即为这11个precision的平均值。这种方法英文叫做11-point interpolated average precision。 当然PASCAL VOC CHALLENGE自2010年后就换了另一种计算方法。新的计算方法假设这N个样本中有M个正例,那么我们会得到M个recall值(1/M, 2/M, ..., M/M),对于每个recall值r,我们可以计算出对应(r' > r)的最大preci...
目标检测模型的性能评估--MAP(Mean Average Precision) 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...
对MAP,则是对所有查询的AP值求个平均。 正确率只是考虑了返回结果中相关文档的个数,没有考虑文档之间的序。对一个搜索引擎或推荐系统而言返回的结果必然是有序的,而且越相关的文档排的越靠前越好,于是有了AP的概念。对一个有序的列表,计算AP的时候要先求出每个位置上的precision,然后对所有的位置的precision再做...