TN: true negative,算法预测出了此处是背景,也就是说此处没有任何物体,当然也没有mask。 如下图,我们设定阈值为0.5,也就是说,只要IoU得分大于0.5我们就算成功预测到物体,而低于改该分数我们就规定为没有预测到物体。 那么什么是准确度(accuracy,ACC)?注意准确度和精确度(precision)是两码事,两者不可混为一谈,评...
TN: true negative,算法预测出了此处是背景,也就是说此处没有任何物体,当然也没有mask。 如下图,我们设定阈值为0.5,也就是说,只要IoU得分大于0.5我们就算成功预测到物体,而低于改该分数我们就规定为没有预测到物体。 那么什么是准确度(accuracy,ACC)?注意准确度和精确度(precision)是两码事,两者不可混为一谈,评...
TP+FN=GT总数量 TP:和预测结果的IOU>0.5的GT数量,且分类正确。如果多个预测结果与GT的iou>0.5,只取最大iou的预测为tp,其它为fp FP:和GT的iou<=0.5,且分类正确的预测结果数量 FN: 没有检测到的 GT 的数量 (以person为例,算法1是:取得所有预测为person的bbox,和gt算,fn就是和所有box的iou都为0的gt数...
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ps自己之前也不理解这个FROC是什么鬼,连mAP,AP也不太理解(还有APs,APm,APl,AP0.5等等)后来花了挺长时间的,今天又有人问我FORC是什么,这里我就稍微总结下: 1.Precision-Recall曲线,ROC曲线,AP,mAP可以参考我之前的博客转过的知乎上大神的评论,还没理解的可以看下。 2.APs,APm,APl,AP0.5等的是在基于coco数...
mAP,AP,APs,APm,APl,AP0.5等概念理解 前言 目标检测(Intance Detection) 和图像分割(Image Segmantation) 算是深度学习中两个个比较热门的项目了,单级式检测(YOLO、SSD)和双级式检测(Fast R-Cnn)代表了如今大多数的目标检测方法,而FCN、U-net、Deeplab则引领了图像分割的潮流,为此,我们也应该知道如果去评价...