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目标检测中的mAP等入门级定义

 3 years ago
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目标检测中的mAP等入门级定义

2018-09-05 19:39:32 +08  字数：708  标签： AI

本文记录了目标监测相关的Precision、Recall、IoU、AP、mAP等入门级概念的定义。

目标检测相关定义

Precision, Recall and IoU
定义 缩写 译文 解释 Precision P 精确率 Precision=Object⋂DetectedDetected Recall R 召回率 Recall=Object⋂DetectedObject Intersection over Union IoU 交集并集比 IoU=Object⋂DetectedObject⋃Detected True Positive TP 真阳性 IoU>0.5 的检测框数量 False Positive FP 假阳性 IoU≤0.5 的检测框数量 False Negative FN 假阴性 IoU≤0.5 或没有检测到的目标数量

Average Precision

为了更好地评估一个模型的准确率，于是提出了单个类别AP（Average Precision，平均精度）的概念。 PR-curve的曲线下面积，即积分，就是AP。

AveP=∫01p(r)dr

其中，p是Precision，r是Recall。

在离散情况下，也有连加的形式：

AveP=∑k=1nP(k)Δr(k)

其中，k是序列数，n是序列总数，P(k)是k的Precision，Δr(k)是k−1到k的Recall增量。

离散和还可以写成以下形式：

AveP=∑k=1n(P(k)×rel(k))rel(k)

其中，rel(k)是一个非0即1的函数，代表k的相关性。

Mean Average Precision

MAP（Mean Average Precision，平均AP值）是多个类别AP值的平均数。

MAP=∑q=1QAveP(q)Q

其中，q为类别，Q为类别总量。 如果只有一个类别，那么MAP就等价于AveP。

其它定义（classification语境）

定义 缩写 译文 解释 Precision P 精确率 Precision=TPTP+FP Recall R 召回率 Recall=TPTP+FN Precision Recall curve PR-curve PR曲线 以Precision和Recall为纵、横坐标的二维曲线 True negative rate TNR 真阴性率 TNR=TNTN+FP Accuracy

准确率 Accuracy=TP+TNTP+TN+FP+FN Predicted positive condition rate PPCR 预测正确率 PPCR=TP+FPTP+FP+TN+FN

参考


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