由於部分行間公式渲染不成功，公式完整版請移步個人部落格map在目標檢測中用於判斷識別的準確率，即用於衡量物品被檢測出的概率，其跟以下兩個指標有關：
對於以上兩個概念，將其置於標準二分類問題框架下有以下公式：
$$
precision = \cfrac \\
recall = \cfrac
$$
對於不同的識別閾值，precision和recall會發生變化，選取多個閾值（不重新訓練模型），可以獲得多組precision和recall，將這資料繪製影象，橫軸為recall，縱軸為precision，曲線下的面積為引數ap
多次測試取平均值即為引數map值，該值越大說明系統效能越強
通俗來說，iou用於衡量目標檢測中目標框的準不准，其定義為：
$$
iou = \cfrac
$$
目標檢測 指標
查準率 precision 查準率就是在 中的正例中為正例的比重 precision tp tp fp 查全率 recall 查全率是所有的正例有被檢測出來的比例 recall tp tp fn 簡單理解 precision就是檢索出的條目有多少是準確的，recall就是所有正確的條目有多少檢測出來...
目標檢測技術調研
由於工作需要，這段時間對目標檢測技術進行了調研。主要是對目標檢測的發展大致進行了了解。因為任務中混雜了目標檢測與目標識別，我也查閱了一些資料對這兩個名詞進行區分。以下均為個人見解，如有錯誤還請指出。首先對兩個名詞進行解析 目標檢測和目標識別。目標檢測的目的是確定某張給定影象中是否存在給定類別 比如人...
目標檢測之mAP指標筆記
首先作為目標檢測的重要通用指標map，用於衡量演算法模型對於資料集中指定目標進行檢測的準確程度，這個準確程度有兩層含義 第乙個指分類的精確程度 pricision 第二個指 框的準確程度 iou 一般理解map需要先理解什麼是pricision，什麼是recall，這個可以看文末的部落格，有很生動的...