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标题: 【上海校区】目标检测性能评价指标mAP、Precision、Recall、IoU [打印本页]

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作者: 梦缠绕的时候    时间: 2018-10-24 09:29
标题: 【上海校区】目标检测性能评价指标mAP、Precision、Recall、IoU
一、mAP
1. TP，FP，FN，TN
（1）TP(True positives)：正确划分正例个数；正->正；

（2）FP(False positives)：错误划分正例个数；负->正；

（3）FN(False negatives)：错误划分负例个数；正->负；

（4）TN(True negatives)：正确划分负例个数；负->负；

2. Precison


表示为正确划分正例个数/全部个数；

3. Recall


表示为预测样本中实际正样本数 / 预测的样本数；

一般来讲，召回率越高，准确率越低。

4.PR曲线
        P-R曲线即 以 precision 和 recall 作为 纵、横轴坐标 的二维曲线，P-R曲线围起来的面积就是AP值，通常来说一个越好的分类器，AP值越高。

       在目标检测中，每一类都可以根据 recall 和 precision绘制P-R曲线，AP就是该曲线下的面积，mAP就是所有类AP的平均值。

二、IoU
        IoU(Intersection over Union) 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；在很多检测中都有用到这种方法，例如RCNN、Faster-RCNN、YOLO；

        IoU是一个简单的测量标注，只要是在输出中得到一个预测范围(Bounding Box)的任务都可以用IoU进行测量，为了可以使IoU用于测量任意大小形状的物体检测：

（1）Ground-truth bounding box；

（2）算法计算出的结果；



IoU相当于产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground truth bound）的交叠率或者是重叠率。



以上三张图从左到右分别是差的，好的，非常好的。

一般认为，IoU>0.5是好的结果，但是在实际应用中，大多数算法会设置IoU>0.7。
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作者：蹦跶的小羊羔
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/yql_617540298/article/details/83018916
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