目标检测算法评价指标 1.精确率:衡量检测结果正确性的指标,计算公式为TP/(TP+FP),其中TP表示真正例,FP表示假正例。 2.召回率:衡量检测结果完整性的指标,计算公式为TP/(TP+FN),其中TP表示真正例,FN表示假反例。 3. F1-score:综合考虑精确率和召回率的指标,计算公式为2*精确率*召回率/(精确率+召回率)。
前传耗时(ms):从输入一张图像到输出最终结果所消耗的时间,包括前处理耗时(如图像归一化)、网络前传耗时、后处理耗时(如非极大值抑制); 每秒帧数FPS(Frames Per Second):每秒中能处理的图像数量; 浮点运算量(FLOPS):处理一张图像所需要的浮点运算数量,跟具体软硬件没有关系,可以公平地比较不同算法之间的检测速度。
目标检测的评价指标 在目标检测的评价体系中,主要有3个方向的评价指标:(a)识别精度(比如mAP);(b)识别效率(?image/s);(c)定位准确性(IoU) 目标检测中衡量检测精度的指标mAP(mean average precision)。在多个类别的检测中,每一个类别都可以根据recall和precision绘制一条曲线,那么AP就是该曲线下的面积,而mAP是多...
在检测任务中没有预测正确的负样本的概念,所以Acc自然用不到了。 查准率(Precision):查准率是针对某一个具体类别而言的,公式为:,其中N代表所有检测到的某个具体类的目标框个数。 召回率(Recall):召回率仍然是针对某一个具体类别而言的,公式为:,即预测正确的目标框和所有Ground Truth框的比值。 F1 Score:定位Wie...
深度学习目标检测算法较为客观的评价指标主要有:精确率 A(precision)、召回率 R(Recall)、准确率 A(Accuracy)以及类别均衡准确率 mAP(mean Average Precision)。精确率反映的是正确分类的样本占总样本的比重;召回率反映的是判定正确的正例样本占总的正例样本的比重,准确率反映的是模型检测为正例的样本占真实正例样...
IoU(intersection over union) 评价目标检测算法性能的一个重要指标 交并比,计算的是“预测的物体框”(DT,DectionResult)和“真实的物体框”(GT,GroundTruth)的交集和并集的比值 该值越高,DT和GT的交叠率越高,相关度越高。最理想的情况是完全重叠,比值为1、 评价一个算法的时候,一种常见的方法是先... ...
比较popular的目标检测算法,如RCNN,SSD等,需要使用评价指标来衡量其算法性能。 01 目标检测问题 目标检测问题输入为单张图像;输出为图像中的若干个目标分别的①类别class及其②位置坐标bounding box 为了检验目标检测算法的性能,需要引入全面的评价指标来比较算法优劣性。
mAP翻译为汉语就是“均值平均精度”,是评价目标检测效果的关键指标。 详细理解其计算方式有助于我们评估算法的有效性,并依据该指标对算法进行调整。 mAP的计算方法 加入预测类别为3,其单类预测精度分别为AP1、AP2、AP3,则 mAP=AP1+AP2+AP33(公式1)
FPS和mAP是目标检测算法的两个重要评估指标, FPS是用来评估目标检测的速度,即每秒内可以处理的图片数量或者处理一张图片所需时间来评估检测速度,时间越短,速度越快。mAP是物体检测器准确率的度量方法,通俗来说就是目标检测准确度, 那他们到底是如何进行计算的呢?
FPS就是目标网络每秒可以处理(检测)多少帧(多少张图片),FPS简单来理解就是图像的刷新频率,也就是每秒多少帧,假设目标检测网络处理1帧要0.02s,此时FPS就是1/0.02=50。 mAP 预测框和测试集中的真实框的IOU检测大于阈值,就判定这个框框和目标为TP即分类正确的正样本,其他