评价指标MAP

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2023-01-13 03:24:10

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目标检测评价指标 mAP是目标检测中常用的评价指标之一，在论文中可以经常看到。全称是mean average precision (mAP)即各个类别AP的平均值。常用的评测指标有： mAP: mean Average Precision, 即各类别AP的平均值 TP、FP、FN、TN True Positive (TP): IoU>IOU_threshold（一般设置为0.5）的检测框数量（同一Ground Truth/GT只计算一次） False Positive (FP):

目标检测中的评价指标mAP理解及计算最近在学习Faster R-CNN进行目标检测，在评估检测结果阶段遇到了目标检测中常用的评价指标mAP。之前不太了解这方面知识，为此搜集了一些博客，做了下总结。关于mAP的背景知识可以参考目标检测评测指标mAP及计算[译]，翻译自国外的一篇博客，很详细。下面的内容主要是关注如何计算mAP（VOC2010以后的计算方法）。一、基础知识 1. precisi...

【计算机视觉 | 目标检测】目标检测中的评价指标 mAP 理解及计算（含示例）

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, 即给类别AP的平均值。理论知识： TP（True Positive）:IoU>0.5的检测框数量（同一个Ground Truth 只计算一次） FP(False Positive): IoU<=0.5的检测框（或者是检测到同一个GT的多余检测框的数量） FN（False Negative）: 没有检测到

前言 map是**Mean Average Precision**的缩写，翻译过来是平均精度的平均。有点绕啊，在理解map之前，先问个为什么要引入map，在分类任务中，常使用精确率和召回率作为评价指标，也称查准率和查全率，这是一个简单直接的统计量。目标检测任务稍有不同的是，即使目标检测器检测到猫和狗，没有定位，这也是没有用的。所以我们评价这个目标检测器的性能，不仅要评价它检测的对不对，还要评价它定位的准确性，这里就引入了map这个指标。 map最早出现在信息检索系统，引入AP是为了衡量相关条目出现在不同位置

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