Mean Average Precision(mAP)的公式如下: mAP = ∑n(i=1)p(i)×AP(i)n\text{mAP} = \frac{\sum_{i=1}^{n} p(i) \times AP(i)}{n}mAP=n∑i=1 p(i)×AP(i) 其中,n是类别数量,p(i)是第i个类别的预测概率,AP(i)是第i个类别的平均精度。 另外,平均精度的计算公式如下: AP=∑d(j...
7))plt.xlim(0,1.0)plt.ylim(0,1.0)plt.xlabel("Recall")plt.ylabel("Precision")plt.plot(x_data,y_data)# 绘制辅助线,与曲线一起构成封闭图形,方便查看plt.scatter(last_point_x,last_point_y,color='b')plt.scatter(last
AP = \int_{0}^{1}\text{PR}(r)\text{d}r \\ Precision-Recall Curve 注意,在实际工程当中,没有真实的连续曲线,需要指定离散的recall 比如COCO采用的就是[0:.01:1],101个 recall 作为阈值,并按照下列公式近似 \text{AP} = \frac{1}{101}(P_{0}+P_{0.01}+P_{0.02} + \dots + P_{1})...
在这一例子中,Approximated Average Precision的值 =(1 * (0.2-0)) + (1 * (0.4-0.2)) + (0.66 * (0.4-0.4)) + (0.75 * (0.6-0.4)) + (0.6 * (0.6-0.6)) + (0.66 * (0.8-0.6)) + (0.57 * (0.8-0.8)) + (0.5 * (0.8-0.8)) + (0.44 * (0.8-0.8)) + (0.5 * (1-0.8))...
计算AP公式如下, 如果用代码实现则是 avg_precision=0# 初始化结果为0# 不断加权求和foriinrange(len(precisions)-1):avg_precision+=precisions[i]*(recalls[i]-recalls[i+1])print('avg_precision is:',avg_precision)# 输出结果 当然,也可以用封装的库进行计算 ...
插值的AP:在召回率分别为0,0.1,0.2,…,1.0的十一个点上的正确率求平均,等价于11点平均 只对返回的相关文档进行计算的AP, AP=(1/1+2/2+3/5+4/10+5/20)/5,倾向那些快速返回结果的系统,没有考虑召回率。 Mean Average Precision(mAP) 上文可以看出,AP只是对一个混淆矩阵进行计算的。基于多个数据集测试...
具体公式如下: ``` AP = (P_1 * R_1 + P_2 * R_2 + ... + P_n * R_n) / n ``` 其中,P_i表示第i个截断点处的查准率,R_i表示第i个截断点处的查全率,n表示总共的截断点数量。 综上所述,average precision通过综合考虑模型预测结果排序和查准率、查全率两个指标,提供了更全面和准确的评估...
精确计算 Precision 的公式如下所示。以一个简单的例子来计算 mAP,假设我们有一张图片,其中包含两个真实正例(用绿色框表示),而预测结果中有一个正例(用红色框表示)。在这种情况下,Precision=1,但如果我们认为 AP 是 Precision 的简单平均值,那么 mAP 将会是灾难性的指标,因为它不考虑不同...
F度量涵盖了准确率和召回率这两个指标。其计算公式如下: F = 2 * P * R / (P + R) 结合以上两个例子,第一个例子的F度量为0.53,第二个例子的F度量为0.63 接下来进入主题,mAP是什么呢? 前面介绍了准确率和召回率单独来评价模型不科学,结合这两个指标的话可以用F度量,其实还有一种方法,即Average Preci...
mAP计算方法 mAP: mean Average Precision, 即各类别AP的平均值 AP: PR曲线下面积,其实是在0~1之间所有recall值的precision的平均值。 PR曲线: Precision-Recall曲线 &nbs... ACC,P,R,AP,mAP 精度(accuracy)=(TP+FN)/ALL有多少选对了 错误率=(TN+FP)/ALL有多少选错了 查准率(Precision)=TP/(TP+FP)...