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[email protected]: mean Average Precision(IoU=0.5)
即将IoU设为0.5时,计算每一类的所有图片的AP,然后所有类别求平均,即mAP。 [email protected]:.95(mAP@[.5:.95])表示在不同IoU阈值(从0.5到0.95,步长0.05)(0.5、0.55、0.6、0.65、0.7、0.75、0.8、0.85、0.9、0.95)上的平均mAP。 那AP是什么呢,Average Precision,是单个类别平均精确度,而mAP是所有类别的平均精确度 AP是Precision-Recall Curve曲线下面的面积 其中(混淆矩阵): True Positive区域:正样本预测为正样本 False Positive区域:负样本预测为正样本 False Negative区域:正样本预测为负样本 True Negative区域:负样本预测为负样本 预测样本在检测中就是预测框的大小,我们设置的IoU就是指的真实框与预测框的交并比,如果大于阈值就是正确,小于就是错误。 总结一下mAP的计算过程: 设置IoU阈值(简单说,设置预测框与真实框的重叠程度满意度)计算GT和预测框的IoU,并确定每个预测框的预测值(被预测为正样本还是负样本)通过设置置信度阈值(或者检测类别概率)得到不同的TP,TN,FP,FN计算P和R,绘制PR曲线,计算曲线的面积(根据点的坐标进行计算,如果同一个R有对应2个P,计算最大的即可)完成!!!在Yolo系列中,[email protected]效果还是不错的,但[email protected]:0.95的效果较差,可能是IoU的值设定过高对于检测框的位置要求也过高,同时,ground truth也是认为标定的,也没法说明高精度性。(有点偏袒yolo系列=_=)!! |
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