深度学习：IoU、Accuracy、Precision、Recall区别

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分类专栏： 深度学习 文章标签： 评价神经网络的指标 准确率和交并比的区别 精确率和召回率的区别
于 2018-08-20 22:15:02 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Cxiazaiyu/article/details/81878556
本文详细介绍了IoU、Accuracy、Precision和Recall等评价指标在深度学习，特别是目标检测任务中的应用。 IoU是交并比，用于衡量预测框与真实框的重合程度。Accuracy在二分类问题中有用，但在不平衡数据集上可能失真。Precision和Recall分别表示预测正例中正确比例和实际正例被检测出的比例，常用于衡量模型查准率和查全率。F1 Score是Precision和Recall的调和平均，用于找到两者之间的最佳平衡。AP（Average Precision）则通过不同Recall下的Precision平均值来评估模型的性能，COCO AP提供了更全面的IoU阈值评估。mAP（mean Average Precision）则是所有类别的AP平均值，用于衡量多类别检测任务的整体效果。

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tp（true positive）：正检

fp(false positive）：误检，fase detection

fn（false negative）：漏检，miss detection

  • IoU交并比

IoU=\frac{tp}{tp+fp+fn}

  • Accuracy准确率

Accuracy=\frac{tp+tn}{tp+tn+fp+fn}

1. 有些问题是容易计算tn的，如图像中是否有汽车的二分类问题。但是，对于一个有很多negative样本的数据集，一般模型都能给出很大的tn，使得Accuracy值很高，通过Accuracy评价模型使得差异度不明显，所以需要去除tn的影响，引入Precision、Recall和F1 score；

2. 很多复杂些的问题是无法计算tn的，如图片中检测汽车的问题，即在图像中给出所有汽车的bbox。这时，只能给出bbox是tp，fp或fn，无法给出tn。所以，也就无法计算Accuracy。</

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