目标检测-性能指标

bai666ai 2023-01-13 00:37:22

课时名称	课时知识点
目标检测-性能指标	目标检测-性能指标

...全文

146 2 打赏收藏转发到动态举报

写回复

2 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

baimol 2021-09-17

打赏
举报

回复

老师，交通标志识别只可以在cmd上吗？不可以在pycharm上吗？

bai666ai 2021-10-29

举报

回复

@baimol <p>pycharm主要支持python。yolov4是用c/c++编写的</p>

YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法，以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目：足球目标检测（单目标检测）、梅西目标检测（单目标检测）、足球和梅西同时目标检测（两目标检测）。本课程的YOLOv3使用Darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自...

目标检测--评价指标1. 评价指标 1. 评价指标

本文深入探讨了目标检测中的关键性能指标，包括精确率、召回率、F1 Score、交并比（IoU）、平均精度（AP）和平均精度均值（mAP），以及前传耗时、每秒帧数（FPS）和浮点运算量（FLOPS）等检测速度指标。通过详细的指标计算方法和实际应用示例，帮助读者全面理解和评估YOLO系列模型的表现。总结部分强调了高效模型在实际应用中的重要性，指出未来目标检测模型的发展趋势将朝着更高效、更智能和更具适应性的方向前进。

目标检测任务的性能指标通常分为两大类，一方面要判断检测是否准确，另外一方面要评估算法是否足够高，具体如下：检测精度：Precision，Recall，Accuracy，F1 Score，IoU（Intersection over Union），P-R curve（Precision-Recall curve），AP（Average Precision），mAP（mean Average Precision）。检测速度：前传耗时，每秒帧数FPS（Frames Per Second），浮点运算量（FLO

目标检测 - 评价指标1. AP & mAP 1. AP & mAP AP：PR 曲线下面积（下面会说明） mAP：mean Average Precision, 即各类别 AP 的平均值 TP、FP、FN、TN True Positive (TP): IoU> ( 一般取 0.5 ) 的检测框数量（同一 Ground Truth 只计算一次） False Positive (FP): IoU<= 的检测框数量，或者是检测到同一个 GT 的多余检测框的数量 False Negat

白老师的课程社区_NO_3

5

社区成员

306

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章