【目标检测】数据集格式&评价指标

数据集格式&评价指标

数据集

VOC

• JPEGImages 放整个数据集的图片
• Annotations 放整个数据集的标注 xml 文件
• Main中包含train.txt，val.txt，test.txt，trainval.txt (用dataset_seg.py对数据集进行拆分)
  

coco

从VOC格式转为COCO格式

• 首先运行 voc2coco.py 在 VOC 中生成 labels 和 images 文件夹
• 然后将 images 中的 train 目录下的图片放置到 train2017 中，将 val 目录下的图片放置到 val2017 中
• 最后运行 getcoco.py 根据 VOC 中 labels 下的 train/val 中的 xml，生成 annotations 中的instances_train2017.json / instances_val2017.json

评价指标

	label 有框（positive）	label 无框（negative）
预测有框（positive）	TP （iou>0.5）	FP （iou<=0.5）（误检）
预测无框（negative）	FN（漏检）	TN（不考虑）

注意：

1. true 和 false 都是针对预测结果是否符合label的评价
2. TN不考虑是因为，label无框，输出也无框，对loss计算没有影响

（查准率）Precision: 模型预测的所有框中，预测正确的比例。TP/（TP+FP）

（查全率）Recall: label的所有框中， 模型预测正确的比例。TP/（TP+FN ）

AP： P-R 曲线下的面积

mAP： 各个类别的平均AP

• 先根据 iou_thr，确定所有detect_bbox 的 true/false 情况，并根据confidence进行排序
• 设定不同的confidence_thr，确定其TP， FP（假阳，误检）， FN（假阴，漏检） 的数量，计算查准率和查全率（随着confidence_thr值设置得越小，模型输出bbox越多，查准率降低，查全率会提升）
  
• 根据不同confidence_thr下的查准率和查全率，画出PR曲线 了（当多个rank的recall值相同时，只保留precision最大的那个rank），计算阴影面积即AP
  
  
  关于AR指标：https://zhuanlan.zhihu.com/p/535794631