Precision和Recall
precison表示:所有被判断为正类中,真正为正类的比例,注重质量
Recall表示:所有真正的正类中,被判断为正类的比例,注重数量
AP
AP是指每一个类计算出的percision和Recall构成的P-R曲线中曲线下的面积的值
mAP
所有类别的平均AP值
如何得到
对于每一个类l
对所有的BB,计算BB所在的位置与其最对应的GroundTruth的IOU值,,记为MaxIOU,此时再设置一个门限threshold,一般设置为0.5。
当MaxIOU<threshold,认为该预测框无真实框与其对应,
此时可以记录其属于False Positive,使其FPi = 1,并记录其属于类I的分数C。
当MaxIOU>threshold,认为该预测框与该真实框最对应;
此时再分两类:
当该框的类别属于类型I时,此时可以记录其属于True Positive,使其TPi = 1,并记录其属于类I的分数C。
当该框的类别不属于类型I时,此时可以记录其属于False Positive,使其FPi = 1,并记录其属于类I的分数C
由此可以得到某一类别的TP、FP表,Confidences表示分数C
通过上表,我们可以绘制出 P-R 曲线(因为 AP 就是 P-R 曲线下面的面积),但是在此之前我们需要计算出 P-R 曲线上各个点的坐标,根据置信度从大到小排序所有的预测框,然后就可以计算 Precision 和 Recall 的值,见下表。(需要记住一个叫累加的概念,就是下图的 ACC TP 和 ACC FP)
然后就可以绘制出 P-R 曲线
通过计算P-R曲线面积下的面积可得某一类的AP值,相应地可计算所有类的mAP
参考:
https://www.zhihu.com/question/53405779/answer/993913699
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44791964/article/details/102414522