一、性能评估指标 1、IOU(Intersection over Union ) 交并比(IoU)则表示预测的边界框与真实(Ground Truth)的边界框的重叠程度,数值越大表示该检测器的性能越好。 2、AP (Average Precision) 3、mAP 在目标检测任务中,结合上面讲的 IoU 阈值来判断其真阳性(TP)、假阳性(FP),从而来计算精度(Precision),比如: 要...
)., 2.4PRcurve PR曲线信息检索中定义的一种曲线,并不适用于一般的分类问题。假定k为每次检索返回的信息条目数量,很显然,根据我们的定义recall将随k的增大而增大,precision将随k的增大而减小。在不同的k下得到一组recall,pricision值,绘制在同一坐标系中就是PR曲线。 AP ...
APIoU=.50% AP at IoU=.50 (PASCAL VOC metric) # 该指标就是pascol voc的评价指标APIoU=.75% AP at IoU=.75 (strict metric) 这两行分别表示IoU取不同时候的mAP结果 AP% AP at IoU=.50:.05:.95 (primary challenge metric) # 该指标是coco数据集的评价指标 这行表示当 IoU从0.5~0.95这段范围...
1.ROC曲线 ROC(receiver operating characteristic)接受者操作特征,其显示的是分类器的真正率和假正率之间的关系 ROC曲线有助于比较不同分类器的相对性能,当FPR小于0.36时M1浩宇M2,而大于0.36是M2较好。 ROC曲线下面的面积为AUC(area under curve),其面积越大则分类的性能越好,理想的分类器auc=1。 一般AU... ...
IOU正是表达这种bounding box和groundtruth的差异的指标: img ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线与AUC(Area Under Curve) 受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),又称为感受性曲线(sensitivity curve)。 ROC空间将伪阳性率(FPR)定义为 X 轴,真阳性率(TPR)定义为 Y 轴。
9.AUC(Area Under ROC Curve)/ROC曲线下面积 10.AP/Average Precision—平均精准率 11.mAP/Mean Average Precision—均值平均精准率 概念解析 1. IoU IoU,中文译为交并比,是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准,通常用于目标检测预测框(bounding box)之间准确度的一个度量(预测框和实际目标框)。
AUC(area under curve):ROC曲线下的面积,认为曲线面积越大,模型效果越好(只凭ROC曲线难以判断具体哪个模型好)。AUC的特点是不会受正负样本比例的影响。 PR曲线:是recall和precision点所连成的曲线,recall的值为x轴,precision的值为y轴。由于TPR=recall,所以PR曲线的横坐标为ROC曲线的纵坐标,正负例样本比例变化较大...
maximum(mpre[i - 1], mpre[i]) # to calculate area under PR curve, look for points # where X axis (recall) changes value i = np.where(mrec[1:] != mrec[:-1])[0] # and sum (\Delta recall) * prec ap = np.sum((mrec[i + 1] - mrec[i]) * mpre[i + 1]) return ...
Precision x Recall curve(PR曲线):所有precision-recall点相连形成的曲线(一般会为每个类别的预测框建立各自的PR曲线)。至于为什么同一个recall值下会有多个precision值,可以看之后部分的解释。想要得到PR曲线,可以通过改变score的阈值来控制模型输出的预测框数量,从而得到不同的TP、FP、FN。不过在实际操作中,并不需要...
plt.plot(rec, prec, label='PR curve') plt.xlabel('Recall') plt.ylabel('Precision') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.0]) plt.title('Precision-Recall') plt.legend() plt.savefig('pr.png') plt.show() if __name__ == '__main__': ...