深度学习中的参数：recall precision mAP

最新推荐文章于 2024-01-24 17:11:03 发布
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本文深入探讨了平均精度(mAP)这一指标在目标检测领域的应用与重要性，详细解析了其计算方法及如何利用mAP来比较不同目标检测模型的性能。
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深度学习中的mAP
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我们在评价一个模型好坏的时候，经常会用到mAP,下面整理下对这个概念的理解， 1.TP TN FP FN 首先是TP TN FP FN的概念。 T或者N代表的是该样本是否被分类分对，P或者N代表的是该样本被分为什么 TP（True Positives）：意思我们倒着来翻译就是“被分为正样本，并且分对了”， TN（True Negatives）：意思是“被分为负样本，而且分对了”， FP（False Positives）：意思是“被分为正样本，但是分错了”， FN（False Negativ
如何在已有的Mask rcnn训练结果中提取mAP50、Precision和Recall这三个指标？
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🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
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