商业网站制作价格,wordpress 关键词优化,家具网站建设规划书,wordpress 扁平化主题下载本文从ap计算到map计算#xff0c;最后到coco[0.5:0.95:0.05] map的计算#xff0c;一步一步拆解物体检测指标map的计算方式。
一、ap计算方法
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一、ap计算方法
一个数据集有多个类别对于该数据库有5个gt算法检测出来10个bbox对于人这个类别来说检测有下面结果IoU0.5时为GT与bbox之间是匹配关系。
GT-boxesBBconfidenceIoU0.5TPFPprecisionrecallGT1BB10.91101.000.14GT2BB20.91101.000.29GT1BB30.81010.670.29BB40.70010.500.29BB50.70010.400.29GT3BB60.71100.500.43BB70.70010.430.43BB80.70010.380.43GT4BB90.71100.440.57GT5BB100.71100.500.71
根据上述结果可以计算出如下结果要注意的是BB1\BB3都与GT1匹配所以BB3计算的时候是false positive。
那么就可以得到两个数组(为了符合0-1在原始的数组两边加入了两个值)
Precision[0][1,1,0.67,0.50,0.40,0.50,0.43,0.38,0.44,0.50][0]Precision [0] [1, 1, 0.67, 0.50, 0.40, 0.50, 0.43, 0.38, 0.44, 0.50] [0]Precision[0][1,1,0.67,0.50,0.40,0.50,0.43,0.38,0.44,0.50][0]
Recall[0][0.14,0.29,0.29,0.29,0.29,0.43,0.43,0.43,0.57,0.71][1]Recall [0] [0.14, 0.29, 0.29, 0.29, 0.29, 0.43, 0.43, 0.43, 0.57, 0.71] [1]Recall[0][0.14,0.29,0.29,0.29,0.29,0.43,0.43,0.43,0.57,0.71][1]
对Precision进行平滑后得到
Precision[1.,1.,1.,0.67,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.]Precision [1., 1., 1., 0.67, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.]Precision[1.,1.,1.,0.67,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.]
通过平滑后的数据可以画出下面曲线图 对于上述PR值如果我们采用
VOC2010之前的方法我们选取Recall 0, 0.1, …, 1的11处Percision的最大值1, 1, 1, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0, 0, 0。此时人类别的 AP 5.5 / 11 0.5VOC2010及以后的方法对于Recall 0, 0.14, 0.29, 0.43, 0.57, 0.71, 1我们选取此时Percision的最大值1, 1, 1, 0.5, 0.5, 0.5, 0。此时人类别的$ AP (0.14-0)*1 (0.29-0.14)*1 (0.43-0.29)*0.5 (0.57-0.43)*0.5 (0.71-0.57)*0.5 (1-0.71)*0 0.5$
由于上面例子图不是很一般下面根据知乎的图来描述关于积分的计算
在得到P和R后可以画出PR曲线如下所示 对PR曲线进行平滑处理即对PR曲线上的每点Precision值都取右侧最大值平滑操作如下 得到平滑后的曲线后VOC2010年之前的方法是采样11个点来计算AP
VOC2010之后改用求Area under curve方式即曲线的积分来得到AP 二、map的计算
得到一类的ap后多个类别求平均即为map
三、coco[0.5:0.95:0.05] map的计算
每个IoU在多类别上都可以得到map多个IoU的平均就是coco[0.5:0.95:0.05] map的指标。个人认为应该称为mmap会形象一点。
参考文献
https://www.zhihu.com/question/53405779/answer/419532990 上述例子来源但是有所修改因为他的例子有点问题https://zhuanlan.zhihu.com/p/88896868 上述的图片来源
