COCO评价

最新推荐文章于 2024-06-07 17:23:43 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： pytorch
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目标检测的Tricks | 【Trick10】工具类文件调用（coco评价指标包、日志工具、Tensorboard工具...）
Clichong
04-23 7129
如有错误，恳请指出。 对于一些评价指标与常见的日志记录与输出，除了自己写或者是使用普通的python提供的工具包，比如说是logging等，其实还可以使用一些大佬写好的工具函数来调用，就拿我目前看过为数不多的项目代码，对于日志信息记录啥的，基本都会使用一个MetricLogger的工具类，还有记录数值的也有SmoothedValue这么一个工具类。对于目标检测中的验证，也有coco评价指标包来进行调用。 文章目录1. coco评价指标包调用2. 日志工具代码调用3. Tensorboard工具调用 1..
修改COCO评价指标 maxDets=[10,15,20]
G果的博客
10-10 6321
默认的COCO评价指标 maxDets=[1,10,100] 该指标的意思是分别保留测试集的每张图上置信度排名第1、前10、前100个预测框，根据这些预测框和真实框进行比对，来计算AP、AR等值（有点复杂，具体自行百度） 在coco这种公共数据集上，需要一个统一的评价标准【用人家的数据集肯定要用人家定的评价标准】，因此可以看到许多改进算法类的论文在coco数据集上的效果都是用AP、AP50这些表示 我需要的 maxDets=[10,15,20] 但我用的是自己数据集，只是数据格式是coco的格式，评价标准还
YOLOv8使用COCO评价指标，解决AssertionError: Results do not correspond to current coco set.
方温热的博客
06-06 2785
YOLO评测指标和COCO评测指标还是有些区别的，通过数据表明YOLO评测指标要比COCO评测指标高2,3个点都是正常的。跟着流程走吧！！
目标检测之COCO评价指标
gaoxueyi551的专栏
06-07 651
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明，原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ThomasCai001/article/details/120097650。
目标检测评价指标说明（MS COCO、Metrics、AP、mAP、AR、IoU、置信度、Confidence、TP、FP、TN、FN、pycocotools）
Le0v1n 的博客
10-25 9763
目标检测评价指标说明 关键词：MS COCO、Metrics、AP、mAP、AR、IoU、置信度、Confidence、TP、FP、TN、FN、pycocotools
目标检测模型性能衡量指标、MS COCO数据集的评价标准以及不同指标的选择推荐
Le0v1n 的博客
05-08 6881
1. 目标检测模型性能衡量指标；2. MS COCO数据集的评价标准；3. 不同指标的选择推荐
COCO数据集评价指标
pengxiang1998的博客
03-18 1671
这也就说明我们所使用的图片中的目标个数应该是大于10的。根据先前的知识，我们知道我们一般采用mAP值来作为我们目标检测任务的一个评价指标，这里我们看到有多个AP值，此外还有多个AR值，下面则介绍该评价指标各个参数的含义。我们一般所使用的评价标准为第一个Ap，即IOU从0.5递增到0.95，间隔为0.05一个10个IOU上的一个均值。随后area代表的是目标所占面积的大小。通过该值我们能够观测到该目标检测模型在应对不同尺度的目标的一个检测性能。需要注意的是，这里虽然给出的是AP，但其实际代表的便是mAP值。
coco python3 仅评价.zip
05-22
标题中的“coco python3 仅评价.zip”指的是一个使用Python3语言编写的代码库，专注于COCO（Common Objects in Context）数据集的图像标题（image caption）评估。COCO是一个广泛使用的计算机视觉数据集，包含了丰富...
coco数据集评价标准的详细计算过程
06-06
COCO 数据集评价标准的详细计算过程 COCO 数据集评价标准是目标检测算法评价的重要指标，包括 Recall、Precision、Average Precision 和 Mean Average Precision 等。下面将详细介绍这些指标的计算过程。 首先，...
目标检测之COCO评价指标（含mAP）
热门推荐
Thomas_Cai的记忆殿堂
09-04 2万+
一、基础概念 TP: IoU>0.5的检测框数量（同一Ground Truth只计算一次） FP: IoU<=0.5的检测框，或者是检测到同一个GT的多余检测框的数量 FN: 没有检测到的GT的数量 Precision: TP / (TP + FP) Recall: TP / (TP + FN) PR曲线: Precision-Recall曲线 AP: PR曲线下面积 mAP: mean Average Precision, 即各类别AP的平均值 二、AP、mAP、AR、mAR计算 AP
关于COCO数据集评价参数设置
pengxiang1998的博客
06-29 1795
就没有什么问题，而在WidePerson数据集中，尽管绝大部分图片中目标的数量在100以内，但却存在某些图片中包含近200个目标，那么我们再使用maxDets=100就不符合要求了。maxDets：该指标的意思是分别保留测试集的每张图上置信度排名第1、前10、前100个预测框，根据这些预测框和真实框进行比对，来计算AP、AR等值。比如博主在使用COCO数据集时，博主将其中的car，bus，truck进行提取，这就导致在一张图片中的目标数目可能只有几张，那么我们使用。
COCOAPI评价指标解析及改进
ytusdc的博客
11-14 1829
具体计算是将模型的预测框先按照每一张图片，每一种类别，按照置信度从大到小得到maxDet个框，然后将测试集中特定类别的所有框按置信度总的排序，继而再对排序后的指定类别的所有框计算tp、fp，然后对所有类别求平均得到mAP(pr曲线的面积)；通过该程序，只需要将任意检测模型的预测输出组织成result_test.json形式，ground truth保存成instances_test.json形式，然后就可以直接调用eval_coco.py进行评估。
COCO数据集目标识别性能评价标准
Devin的博客
07-15 804
cocoeval 解析
ytusdc的博客
11-16 4893
作者在这里把我们前面提到的参数Params作为一个函数的输入，似乎本意是希望能够更方便的在更多维度上统计结果，但是偏偏前面的evaluate又是在默认的参数上进行的，确实有一种还未完全实现功能。函数内部会根据传入的具体的IoU阈值，面积阈值，最大检测数的值返回上述precision和recall中对应维的检测结果，我们就也可以自定义形式返回我们想要的各种参数下的AP与AR啦。对于COCO格式的数据检测，我们主要分为不同的IoU阈值，不同的面积范围，单张图片的最大检测数量。这里没有什么特别的需要注意的。
【目标检测基础篇】目标检测评价指标：mAP计算的超详细举例分析以及coco数据集标准详解（AP/AP50/APsmall.....)）
CV在读
03-20 4175
使用yolov5来进行预测，图片的标注为左图所示，yolov5预测的结果如右图所示，可以看到模型预测的有错误：没有预测到窗户里的人，错把一只小狗预测成了泰迪。图片中有5个目标，但是模型只检测出一个目标（1个红色框），没有其他任何的检测框，所以TP=1，FP=0，故P = 1，因此P高并不能说明模型检测效果好。假设模型一次给出了50个预测框，包括了图中的5个目标，故TP=5，由于没有漏检目标，故FN=0，因此recall=1，故R高也不能说明模型预测的好。：针对小目标，目标像素面积<32平方。
mAP与coco的评价指标
pangpangben的博客
05-09 3440
目标检测常用的两个数据集： PASCAL VOC 与 MS COCO数据集 mAP：mean Average Precision, 即各类别AP的平均值 ‘预测得到的是：bounding box; 人工标注的是：ground Truth box(GT box)’ IoU指的是预测的bounding box与人工标注的GT box的交并比 TP(True Positive)：IoU>0.5的检测框数量 FP(False Positive)：IoU<=0.5的检测框数量(或者检测到同一个GT的
CoCo数据集-目标检测指标MAP
ThreeStones1029的博客
05-15 2731
前面学习了coco数据集但是不知道它的评价指标，所以写下来作为自己的笔记。
pascal voc使用coco标准评测AP50与pasal标准评测的AP50不一致(短)
yinglang19941010的专栏
10-28 1521
本文是结论，详细过程参考 https://blog.youkuaiyun.com/yinglang19941010/article/details/102790168 问题描述 使用Pascal的coco格式标注文件是Detectron代码提供的，下载地址为https://github.com/facebookresearch/Detectron/blob/master/detectron/datasets/...
coco评价指标
最新发布
03-23
### COCO 数据集评估指标及其计算方法 #### 平均精度 (Average Precision, AP) AP 是衡量目标检测模型性能的核心指标之一。它通过计算精确率-召回率曲线下的面积来量化模型的表现。在 COCO 数据集中，AP 的计算考虑了多个 IoU 阈值范围（从 0.5 到 0.95，步长为 0.05），并取这些阈值下 AP 值的平均作为最终结果[^2]。 对于单个类别的 AP 计算过程如下： 1. 对于每个预测框，根据置信度排序。 2. 使用不同的 IoU 阈值判断预测框是否为真阳性（True Positive, TP）或假阳性（False Positive, FP）。 3. 统计不同召回率下的精确率，并绘制 PR 曲线。 4. 计算 PR 曲线下方的面积得到该类别下的 AP 值。 COCO 中的总体 AP 已经综合了所有类别的表现，因此可以直接称为 mAP（mean Average Precision）。这意味着无需额外手动计算多类别的平均值[^4]。 #### 平均召回率 (Average Recall, AR) AR 表示在固定数量的检测结果中能够正确识别的目标比例。与 AP 不同的是，AR 更关注模型的召回能力而非精确率。COCO 提供了两种形式的 AR 指标： - **ARmax=1**: 当每张图像最多允许一个检测结果时的最大召回率。 - **ARmax=D**: 当每张图像允许 D 个检测结果时的最大召回率（D 取决于具体设定，通常是 10 或更多）。 AR 的计算基于一系列固定的召回水平（如 0 至最大可能召回之间的若干点），并通过插值法获得平均值。 #### COCO API 支持 为了简化开发者的操作流程，COCO 官方提供了 Python 实现的评估工具包 PyCOCOEvalCap 和 pycocotools。开发者只需将自己的模型输出转换成标准 JSON 格式文件即可调用此接口完成自动化评测工作[^3]。 以下是利用 COCO API 进行评估的一个简单代码实例： ```python from pycocotools.coco import COCO from pycocotools.cocoeval import COCOeval # 初始化标注数据和预测数据对象 annFile = 'path_to_annotation_file.json' resFile = 'path_to_result_file.json' cocoGt = COCO(annFile) cocoDt = cocoGt.loadRes(resFile) # 创建评估器实例 cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoDt, iouType='bbox') # 执行评估 cocoEval.evaluate() cocoEval.accumulate() cocoEval.summarize() ```
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