目标检测重要评价指标——mAP的含义及计算

2024-06-03 17:02:56

目标检测常见评价指标

1. 公开数据集

评价标准：pascal voc, coco,目前基本都在使用coco数据集。

2.评价指标

mAP: mean Average Precision, 即所有类别AP的平均值。下面将介绍相关参数含义。

理论知识：

TP（True Positive）:与目标框（ground truth) IoU>0.5的检测框数量（同一个Ground Truth 只计算一次）

FP(False Positive):与目标框 IoU<=0.5的检测框（或者说是除了最终作为输出结果的框，其余所有网络输出的框）

FN（False Negative）: 没有被检测到的真实目标框（ground_truth）的数量

Precision(查准率): TP/(TP + FP)即：所有预测正确的框，与所有预测出来的框（网络最终输出的全部预测框）的比例

Recall(召回率/查全率)：TP/(TP + FN) 即：所有预测正确的框，与所有真实框（ground truth）的比例

P-R曲线：Precision-Recall 曲线，一般来说Precision和Recall一个变大，另一个就会变小，我们以Recall为横坐标，Precision为纵坐标做图如下：

AP: P,和R单独出现时均不能完整的表征网络的预测效果，我们希望的是P和R同时为较大的值，也就是希望PR曲线与坐标轴围成的面积更大。由此得到AP的概念，即PR曲线与坐标轴围成的面积.

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