【目标检测】VOC mAP 最近看到github上一个reference把mAP讲得很清楚,例子很给力,现整理出来和大家分享,后续会上python代码。 1 概念梳理 1.1 IOU Intersection Over Union (IOU),又称交并比,用来衡量两个box重叠的程度。对于1个真实bbox和1个预测的bbox , 它们的iou计算如下: 从图形上来看,可以表示为下...
【目标检测】VOC mAP python实现 本篇着重解析AP计算python代码, 主要参考来源为retinanet工程。AP概念理解可参考上篇【目标检测】VOC mAP。 Imports import numpy as np bbox 排序 bbox判断为FP/FP的标准有2个:bbox属于某类别得分、bbox与gt的iou,在满足iou阈值的条件下,bbox得分高优先标记为TP。 例如:对于某...
计算MAP指标需要对每个查询进行相关性排名,然后根据排名结果计算平均准确率。在实际应用中,MAP指标的计算对于评估信息检索系统的性能至关重要。 二、MAP评价指标的概念 1. MAP的定义 MAP是对每个查询的准确率进行加权平均,它的计算公式如下: MAP = (P1 + P2 + P3 + ... + Pn) / n 其中,P1、P2、P3......
VOC2007和VOC2012两种数据集的mAP(mean Average Precision)计算方式存在一些差异。 VOC2007的计算方式是先平滑曲线,对于每个点取其右边最大的precision值,连成直线。然后取11个点(在recall坐标轴每个0.1取一个点),直接平均11个点的precision的和。 VOC2012的方法则更加精确,直接计算平滑后的曲线与recall轴围成的面积...
计算每个类别对应的AP,mAP是所有类别AP的平均值defvoc_eval(detpath,annopath,imagesetfile,classname,cachedir,ovthresh=0.5,use_07_metric=False):"""rec, prec, ap = voc_eval(detpath, annopath, imagesetfile, classname, [ovthresh], [use_07_metric])...
2. 计算mAP 计算mAP之前需要修改mmdetection/tools/voc_eval.py文件中的voc_eval函数,改完后的图: 修改voc_eval.py文件 然后通过下面命令产生poker_results.pkl文件: python tools/test.py configs/cascade_rcnn_r50_fpn_1x_poker.py work_dirs/cascade_rcnn_r50_fpn_1x_poker/latest.pth --out poker_resul...
目标检测——mAP的概念 1、学习前言 2、什么是TP、TN、FP、FN 3、什么是Precision和Recall 4、什么是IOU 4.1、概念举例 5、什么是AP 6、什么是mAP 1、学习前言 在Github上我们可以看到许多模型,他们都有mAP值的评价指标 这到底是个啥呢?要了解它必须要先了解以下几个概念: ...
PASCAL的评估标准是 mAP(mean average precision)。下面是一个二分类的 P-R 曲线(precision-recall curve),对于 PASCAL 来说,每一类都有一个这样的 P-R曲线,P-R 曲线下面与 x 轴围成的面积称为 average precision,每个类别都有一个 AP,20个类别的 AP 取平均值 就是 mAP。
14 object detection metrics: mean Average Precision (mAP), Average Recall (AR), Spatio-Temporal Tube Average Precision (STT-AP). This project supports different bounding box formats as in COCO, PASCAL, Imagenet, etc. metrics object-detection bounding-boxes pascal-voc mean-average-precision coco-...
SSD以Base Network(如VGG)为基础,抽取其中不同的层,利用小的卷积核去卷积不同层的feature map,产生先验框的同时预测框框的坐标、大小(cx,cy,w,h)以及对应类别的置信度(c1,c2,...,cn) VGG16中的conv4_3层将作为检测的第一个特征图,从后面新增的卷积层提取conv7,conv8_2,conv9_2,conv10_2,conv11_2...