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...
也就是最开始coco标准中注明的情况。 前面提到可以使用IOU来计算出一个标签,PASCAL用的是 IOU>0.5即认为是正样本,但是COCO要求IOU阈值在[0.5, 0.95]区间内每隔0.05取一次,这样就可以计算出10个类似于PASCAL的mAP,然后这10个还要再做平均,即为最后的AP,COCO中并不将AP与mAP做区分,许多论文中的写法是 AP@[0.5:...
技术标签:ROC曲线FROC曲线Precision-Recall曲线mAP,AP,APsAPmAPl,AP0.5 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...
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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...
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