mAP，精确率，召回率，查重率，查准率的定义

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本文介绍了mAP（mean average precision）作为目标检测评估指标的重要性。详细解释了查全率（recall）与查准率（precision）的概念，并阐述了如何通过这两项指标绘制曲线来计算AP值，进而得到mAP值，为多类别识别提供了一个全面的性能衡量标准。

mAP是目标检测中衡量识别精度的指标

全称是mean average precision

查全率=召回率=recall=检索到的该类图像/数据库中所有的该类图像

查准率=精确率=precision=检索到的该类图像/检索到的所有图像数


多类别识别中，每类物体都可以根据查全率和查准率画出一条曲线，AP就是该曲线下的面积，mAP就是多类别的AP面积的平均值。


准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
chase
08-24 4万+
准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
目标检测如何计算召回率_目标检测+准确率、召回率、PR曲线、AP、mAp、mmAp
weixin_42314420的博客
01-16 1716
查准率、查全率、AP、map，参考知乎地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/94597205TP(True Positive)：一个正确的检测，检测的IOU ≥threshold。即预测的边界框(bounding box)中分类正确且边界框坐标正确的数量。在实际预测中，经常会出现多个预测框与同一个gt的IOU都大于阈值，这时通常只将这些预测框中score最大的算作TP，...
准确率， 召回率，mAP
ayst_ayst的专栏
08-28 674
这两篇文章讲得很好： http://blog.youkuaiyun.com/marising/article/details/6543943 http://blog.sciencenet.cn/blog-460603-785098.html fa
准确率、精确率、召回率、F-measure值、Map
ding_programmer的博客
05-01 9594
准确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中，选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先： TP-将正类预测为正类 FN-将正类预测为负类 FP-将负类预测为正类 TN-将负类预测为负类 准确率（precision）： 也叫作查准率。即正确预测为正...
mAP到底是什么？
最新发布
qq_63864989的博客
09-25 1104
mAP 是什么？是目标检测模型的核心评估指标，值越高模型越好。计算流程：步骤1：设定一个 IoU 阈值（如 0.5）。步骤2：对于每个类别，根据不同的置信度阈值计算一系列 (Precision, Recall) 点，绘制 PR 曲线。步骤3：计算每个类别 PR 曲线下的面积，得到该类别的AP。步骤4：将所有类别的AP取平均值，得到mAP。核心价值：mAP 用一个数字综合反映了模型在不同类别、不同置信度阈值、不同IoU要求下的整体性能，非常全面和稳健。因此，它成为了比较不同目标检测算法性能的“黄金标准”。
深度学习知识点：mAp和召回率
SanJin_Young的博客
04-26 1627
文章转自：https://mp.weixin.qq.com/s/5kzWL6rCKZGX1xfQ71-gfQ 一：参数解释 检测对象的评价多数是基于某测试数据集的，通常称为SUT(System Under Test) 在训练时候使用的数据通常被称为GT Sytem(是带有正确标准框的数据)。 FP –False Positive是指一个对象出现在SUT中但是没有出现在GT中 TP – ...
查准率与召回率（查全率）
july_2的专栏
03-18 1520
－系统检索到的相关文档（Ａ） - 系统检索到的不相关文档（Ｂ） - 相关但是系统没有检索到的文档（Ｃ） - 相关但是系统没检索到的文档（Ｄ） 召回率Ｒ：用检索到相关文档数作为分子，所有相关文档总数作为分母，即 R=A/(A+C) 精度Ｐ： 用检索到相关文档数作为分子，所有检索到的文档总数作为分母．即  P=A/(A+B). 下面举例说明召回率和精度之
【详细解释深度学习图像分类&检测评价指标】准确率Accuracy、精确率Precision、召回率Recall、mAP等(一文搞懂，建议收藏)
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2.2 什么是精确率（Precision）与召回率（Recall）？二者如何权衡？
seasonsyy的博客
03-14 3255
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深度学习分类任务中的准确率、精确率（查准率）、召回率（查全率）、F1值、ROC曲线的AUC值，
chumingqian的博客
01-05 6343
其中关于 TP, TN;FP, FN 的解释；其中;注意，此时这里的正样本代表的 是 预测属于某一类别的样本；负样本则代表预测不属于某一类别的样本。举例说来部分仓库， 与此不一致，列代表真实值，行代表预测值，需要阅读代码的时候，通过查看文档确定；
机器学习中的混淆矩阵，准确率，精确率，召回率，F1，ROC/AUC，AP/MAP
Luoyingfeng的博客
06-20 6765
评价指标的引出 为什么要引出这么多评价指标，它是基于什么样的需求？ 在生活中，最常用的就是准确率，因为它定义简单而且比较通用，但在机器学习中，它往往不是评估模型的最佳工具， 特别是在数据分布不平衡的时候，请看一个例子： 比如我们训练了一个预测地震的模型，预测类别只有两个：0：不发生地震、1：发生地震，当前有100个测试集，如果模型地无脑把每一个测试用例都预测为0，那么它就达到99%的准确率，但实际上它并不具有预测的能力，为什么会出现这种情况？因为这里数据分布不平衡，类别为1的数据太少，完全分错类别1依然可以
mAP，召回率（Recall），精确率（Precision）
hai_xiao_tian的博客
05-16 4666
一、mAP（MeanAveragePrecision）1.对于某类别C，在一张图片上        ， 即P=一张图片上类别C识别正确的个数 / 这张图片上类别C的总个数2.对于类别C，在多张图片上        ， 即AP=每张图片上的Precision求和  /  含有类别C的图片数目3.对于整个数据集而言，存在多个类别C1、C2、C3...    ，即mAP=所有类别的AP求和  /  总的...
【深度学习】查准率、召回率、AP、mAP
u011754972的博客
04-24 619
AP和mAP计算详解（代码全解） 参考：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxNjcxMjQxNg==&mid=2247490269&idx=3&sn=718b101325a37b152951772e11d4efde&chksm=f9a26852ced5e144200ae2f95d3bd15d9e213dff2728f85defdf75fcd5aeb7acd53f50eb233c&mpshare=1&scene=1&
MAP(Mean Average Precision)平均精度均值
MrCharles在优快云
06-26 2489
P（Precision）正确率，找回率Recall。对于一个查询，返回了一系列的文档，正确率指的是返回的结果中相关的文档占的比例，定义为：precision=返回结果中相关文档的数目/返回结果的数目；而召回率则是返回结果中相关文档占所有相关文档的比例，定义为：Recall=返回结果中相关文档的数目/所有相关文档的数目。 正确率只是考虑了返回结果中相关文档的个数，没有考虑文档之间的序。对一个搜索引擎...
map平均准确率_第五篇 目标检测评价标准—MAP
weixin_39673303的博客
12-04 550
MAP（Mean Average Precision）网上关于map的帖子，博客，回答有很多，但是描述很不清楚，有的甚至有很多错误，非常难以理解，最近研究了一下map，这里记录总结一下 这里的AP指的是在不同的召回率（recall）下计算的平均准确率（average precision），因而先介绍recall（召回率）与precision（准确率）这两个基本的概念。Recall and Prec...
yolo,mAP, F1值, 召回率（Recall），精确率（Precision），(TP,TN,FP,FN)，交除并（Intersection-over-Union（IoU））
分享计算机视觉，C++，网络摄像头研发，音视频开发，嵌入式等知识。
03-19 9598
mAP 平均精度(mAP)是一个度量标准，用于评估对象检测模型，如Fast R-CNN, YOLO, Mask R-CNN等。 mAP formula is based on the following sub metrics（mAP公式基于以下子度量）: Confusion Matrix, Intersection over Union(IoU), Recall, Precision confusion matrix TP: True：表示预测正确，Positives表示预测的结果是正。说明使用的是
算法评判标准：召回率(recall)与查准率(precision)
shiqi,bao的博客
06-14 2075
查准率和召回率（查全率），这两个指标是搜索引擎中经典的度量方法。 相关 不相关 检索到 A C 未检索到 B D A：检索到的，相关的 （搜到的也想要的）B：未检索到的，但是相关的 （没搜到，然而实际上想要的）C：检索到的，但是不相关的 （搜到的但没用的）D：未检索到的，也不相关的 （没搜到也没用的）被检索到的越多越好，这是追求“查全率”，即A/(A+B)，越大越好。
准确率、召回率、mAP
a215508412的专栏
07-19 1808
准确率、召回率: T/F表示 true/false  表示预测的是不是对的 P/N表示 positive/negative  表示预测的结果是1还是0   TP: 预测为1， 实际为1，预测正确 FP: 预测为1， 实际为0，预测错误 TN: 预测为0，实际为0，预测正确 FN: 预测为0， 实际为1，预测错误 准确率precision： TP/ (TP+FP) 召回率recal...
Map查重-循环小数
2020
07-11 697
原题摘录:循环小数(Repeating Decimals,ACM/ICPC World Finals 1990,UVa202) 输入整数a[0,3000]和b[1,3000],输出a/b的循环小数以及其循环节长度.例如a=5,b=43,小数表示为0.(116279069767441860465),循环节长度为21. 本题实际上是模拟长除法的计算过程,其中每一次除法时都有被除数和余数,...
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