下面解析一下Faster-RCNN中对VOC数据集计算每个类别AP值的代码,mAP就是所有类的AP值平均值。代码来自py-faster-rcnn项目,链接见附录。代码解析如下: 代码语言:javascript 复制 #---# Fast/erR-CNN# Licensed under TheMITLicense[seeLICENSEfordetails]# Written by Bharath Hariharan #---importxml.etree.Elemen...
代表recall即召回率,计算公式为 预测样本中实际正样本数 / 预测的样本数即 Recall=TP/(TP+FN)=TP/P 一般来说,precision和recall是鱼与熊掌的关系,往往召回率越高,准确率越低 AP AP 即 Average Precision即平均精确度 mAP mAP 即 Mean Average Precision即平均AP值,是对多个验证集个体求平均AP值,作为 object ...
def map_function(num): return num * 2 3.执行Map计算 我们可以使用Python内置的map函数来执行Map计算,该函数将遍历数据集中的每个元素,并将其作为参数传递给Map函数,最终生成一个新的数据集。 result = map(map_function, data) 4.输出结果 最后,我们可以将生成的新数据集打印出来,以查看每个整数乘以2的结果...
计算map@0.5的计算基本原理是:给定一个阈值数组,从0.5-0.95每间隔0.05,生成一共10个数据 获取预测结果和标注,计算预测框和gt框的IOU,判断类别是否一致。 用阈值数组中的每一个阈值去筛选IOU,大于阈值的预测为True, 小于IOU的预测为False 统计结果,输出结果...
代码详解 computer_mAP.py from voc_eval import voc_eval import os mAP = [] # 计算每个类别的AP for i in range(8): class_name = str(i) # 这里的类别名称为0,1,2,3,4,5,6,7 rec, prec, ap = voc_eval('path/{}.txt', 'path/Annotations/{}.xml', 'path/test.txt', class_name...
map()作为高阶函数,事实上它把运算规则抽象了,因此,我们不但可以计算简单的f(x)=x2,还可以计算任意复杂的函数 (在Hadoop中)当数据量很大的时候,因为map()是一个分布式算法,可以把大量的工作分配到不同的计算机进行,这样处理的速度会快很多。 其实如果换一个方式可以只用一行代码完成上面的过程 ...
python 计算目标检测map代码 目标检测 pytorch pytorch做自己的目标检测模型 先放上代码的百度云链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/1ms12_2aUvm5M9hjofP8UHA 提取码:8xpf 第一章:制作数据集 要训练自己的pytorch目标检测模型,第一步就是要制作自己的数据集。我这里只是尝试,所以做了很小的数据集,只有一个...
代码实现 Facebook开源的Detectron包含VOC数据集的mAP计算(https://github.com/facebookresearch/Detectron/blob/05d04d3a024f0991339de45872d02f2f50669b3d/lib/datasets/voc_eval.py),这里贴出其核心实现,以对mAP的计算有更深入的理解。首先是precision和recall的计算: ...
Precision取所有Recall值大于r中的最大值，这样保证了PR曲线是单调递减的，避免曲线出现摇摆。另外需要注意的一点是在2010年后计算AP值时是取了所有的数据点，而不仅仅只是11个Recall值。我们在计算出AP之后，对所有类别求平均之后就是mAP值了，也是当前目标检测用的最多的评判标准。