目标检测相关概念：IOU，precision, recall, AP, mAP

2024-04-13 10:43:11

1.IOU(交并比）

IOU，交并比，顾名思义，就是预测框bounding box与真实框ground truth的交集比上并集。可以用来衡量检测物体位置的偏差。形象点可以看下图（用画图软件所画）：

IOU=交集/并集 (即图中的黄色部分比上绿色的部分)

2.precision和recall

准确率

$precision=\frac{TP}{TP+FP}$

召回率

$recall=\frac{TP}{TP+FN}$

参数的含义为：

T：分类正确 F：分类错误

P：认为是正样本 N：认为是负样本

TP：当预测框(bounding box)与真实框(ground truth)的IOU大于某个阈值(threshold)时，认为这个预测框预测的结果是正确的，并且实际的类别也与预测值一样，就算作一个TP。简单来说就是预测一个正样本，结果正确。

FP：首先表明我们预测的结果是错误的，该样本实际是一个负样本，但是预测的结果却是正样本

FN：与FP类似，预测结果是错误的，该样本实际是一个正样本，但是预测的结果是负样本

那么precision准确率的实际意义就是在已经检测出来的物体中，有多少是检测正确的

而recall召回率的实际意义就是在所有的物体中，有多少被检测出来的。（因为还会存在一些物体没有被检测出来）

3.AP和mAP

由于在评价一个模型的好坏时，单独用precision和recall都不能全面的评测算法的性能，因此将precision和recall画在一张图像上来表示检测的性能，我们称之为一类物体的AP。AP值就是precision和recall构成的图像的面积。类似于下图：

而mAP就是各种类别的AP值算平均值，得到整个模型的检测指标。

绘制mAP可以参考：GitHub - Cartucho/mAP: mean Average Precision - This code evaluates the performance of your neural net for object recognition.

需要将input文件夹里面的detection-results和ground-truth换成自己的数据，images-optional为可选项。

参考：

睿智的目标检测20——利用mAP计算目标检测精确度_Bubbliiiing的学习小课堂-CSDN博客_睿智的目标检测

目标检测中的mAP是什么含义？ - 知乎

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