目标检测算法评价指标 1.精确率:衡量检测结果正确性的指标,计算公式为TP/(TP+FP),其中TP表示真正例,FP表示假正例。 2.召回率:衡量检测结果完整性的指标,计算公式为TP/(TP+FN),其中TP表示真正例,FN表示假反例。 3. F1-score:综合考虑精确率和召回率的指标,计算公式为2*精确率*召回率/(精确率+召回率)。
在检测任务中没有预测正确的负样本的概念,所以Acc自然用不到了。 查准率(Precision):查准率是针对某一个具体类别而言的,公式为:,其中N代表所有检测到的某个具体类的目标框个数。 召回率(Recall):召回率仍然是针对某一个具体类别而言的,公式为:,即预测正确的目标框和所有Ground Truth框的比值。 F1 Score:定位Wie...
目标检测算法常用评价指标 技术标签:目标检测评价指标 1、精确率:你认为的正样本,有多少猜对了(猜的精确性如何) 2、召回率:正样本有多少被找出来了(召回了多少) Precision = tp / (tp+fp),表示在识别出的目标中,TP所占的比率。n=(tp+fp),n表示一共识别出来多少目标,即预测为目标的数量 eg:tp=3,fp=...
IoU(intersection over union) 评价目标检测算法性能的一个重要指标 交并比,计算的是“预测的物体框”(DT,DectionResult)和“真实的物体框”(GT,GroundTruth)的交集和并集的比值 该值越高,DT和GT的交叠率越高,相关度越高。最理想的情况是完全重叠,比值为1、 评价一个算法的时候,一种常见的方法是先... 查看...
深度学习目标检测算法较为客观的评价指标主要有:精确率 A(precision)、召回率 R(Recall)、准确率 A(Accuracy)以及类别均衡准确率 mAP(mean Average Precision)。精确率反映的是正确分类的样本占总样本的比重;召回率反映的是判定正确的正例样本占总的正例样本的比重,准确率反映的是模型检测为正例的样本占真实正例样...
mAP翻译为汉语就是“均值平均精度”,是评价目标检测效果的关键指标。 详细理解其计算方式有助于我们评估算法的有效性,并依据该指标对算法进行调整。 mAP的计算方法 加入预测类别为3,其单类预测精度分别为AP1、AP2、AP3,则 mAP=AP1+AP2+AP33(公式1)
FPS就是目标网络每秒可以处理(检测)多少帧(多少张图片),FPS简单来理解就是图像的刷新频率,也就是每秒多少帧,假设目标检测网络处理1帧要0.02s,此时FPS就是1/0.02=50。 mAP 预测框和测试集中的真实框的IOU检测大于阈值,就判定这个框框和目标为TP即分类正确的正样本,其他
前面只顾着讲算法,讲损失,讲训练参数设置和细节,缺忽视了一个重要的东西,那就是目标检测的评价标准是什么?这一节,我们就来搞懂这个问题。 评价指标 1.准确率(Accuracy) 检测时分对的样本数除以所有的样本数。准确率一般被用来评估检测模型的全局准确程度,包含的信息有限,不能完全评价一个模型性能。
Yolo,SSD这类one-stage算法,其仅仅使用一个卷积神经网络CNN直接预测不同目标的类别与位置。 比较:第一类方法是准确度高一些,但是速度慢,但是第二类算法是速度快,但是准确性要低一些。这可以在下图中看到。 一、基于候选区域的目标检测器 滑动窗口检测器
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