目标检测中的结果评价方法汇总(未完待续)

2019/7/23 16:43:21 人评论 次浏览 分类:学习教程

常用评价指标

TP(True Positive),FP(False Positive), FN(False Negative),TN(True Negative)
在这里插入图片描述

精确率(Precision),
召回率(Recall),
准确率 (Accuracy),
平均正确率(AP),
小目标(AP),
中目标(AP),
大目标(AP),
mean Average Precision(mAP),

交除并(IoU),
检测速率(Fps),
AUC(Area under the curve)

AP与mAP

mAP即mean AP, 首先会算AP。AP就是Precision-recall 曲线下面的面积,通常来说一个越好的分类器,AP值越高。
mAP是多个类别AP的平均值。这个mean的意思是对每个类的AP再求平均,得到的就是mAP的值,mAP的大小一定在[0,1]区间,越大越好。该指标是目标检测算法中最重要的一个。
AP曲线:
在这里插入图片描述

F-Measure

Fnscore=(1+β)PrecisionRecallβ2Precision+RecallF_n-score = (1+\beta)\frac{Precision*Recall}{\beta^2*Precision+Recall}
F1score=2PrecisionRecallPrecision+RecallF_1-score = \frac{2*Precision*Recall}{Precision+Recall}

相关资讯

    暂无相关的资讯...

共有访客发表了评论 网友评论

验证码: 看不清楚?
    -->