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我们的检测准确度: (在Mask R-Cnn论文中精度展...
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我们的检测准确度: (在Mask R-Cnn论文中精度展...
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数量; 算法2是:person的gt和所有预测结果算iou,如果person和所有box...
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...
其中,tt代表阈值,也就是最开始的AP_{50}AP50和AP_{75}AP75分别代表阈值是0.5和0.75。 上面是coco的评价标准,表示在所有检测出来的目标有多大的比率是正确的。而有些任务因为侧重不同所以公式也稍有变化。比如下面的公式,加入了FN,没有检测出来的实际物体也进行了计算。