目标检测评价指标mAP计算
有3张图如下,要求算法找出face。蓝色框代表标签label,绿色框代表算法给出的结果pre,旁边的红色小字代表置信度。
设定第一张图的预测框叫pre1,第一张的真实框叫label1。第二张、第三张同理。
1.根据IOU计算TP,FP
首先我们计算每张图的pre和label的IOU,根据IOU是否大于0.5来判断该pre是属于TP还是属于FP。显而易见,pre1是TP,pre2是FP,pre3是TP。
2.置信度排序
根据每个pre的置信度进行从高到低排序,这里pre1、pre2、pre3置信度刚好就是从高到低。
3.在不同置信度阈值下获得Precision和Recall
- 首先,设置阈值为0.9,无视所有小于0.9的pre。那么检测器检出的所有框pre即TP+FP=1,并且pre1是TP,那么Precision=1/1。因为所有的label=3,所以Recall=1/3。这样就得到一组P、R值。
- 然后,设置阈值为0.8,无视所有小于0.8的pre。那么检测器检出的所有框pre即TP+FP=2,因为pre1是TP,pre2是FP,那么Precision=1/2=0.5。因为所有的label=3,所以Recall=1/3=0.33。这样就又得到一组P、R值。
- 再然后,设置阈值为0.7,无视所有小于0.7的pre。那么检测器检出的所有框pre即TP+FP=3,因为pre1是TP,pre2是FP,pre3是TP,那么Precision=2/3=0.67。因为所有的label=3,所以Recall=2/3=0.67。这样就又得到一组P、R值。
4.绘制PR曲线并计算AP值
根据上面3组PR值绘制PR曲线如下。然后每个“峰值点”往左画一条线段直到与上一个峰值点的垂直线相交。这样画出来的红色线段与坐标轴围起来的面积就是AP值。
5.计算mAP
AP衡量的是对一个类检测好坏,mAP就是对多个类的检测好坏。就是简单粗暴的把所有类的AP值取平均就好了。比如有两类,类A的AP值是0.5,类B的AP值是0.2,那么mAP=(0.5+0.2)/2=0.35
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