CMC曲线

本文详细介绍了行人重识别领域的评测指标——CMC曲线和mAP。CMC曲线关注的是Rank-n识别率,衡量的是分类器一次命中率,而mAP则考虑所有查询的平均查准率,适用于多结果查询。两者的区别在于CMC适用于单一检索结果,而在多摄像头检索中,mAP能更准确评估性能。

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行人重识别评测指标

CMC

CMC曲线即cumulated matching characteristic curve,是一个检验一个识别系统的性能的参数, 常用于人脸识别、行人重识别等领域。

CMC曲线综合反映了分类器的性能,首先介绍一下Rank-1识别率的意思。

Rank-1识别率就是表示按照某种相似度匹配规则匹配后,第一次就能判断出正确的标签的数目与总的测试样本数目之比,Rank5识别率就是指有五次机会(选取匹配程度最大的五项)去判断是否有正确匹配。如果一个样本按照匹配程度从大到小排列后,到排序结果的后面,才匹配到正确标签,把最应匹配的判别成最不应匹配的,这就说明分类器不太好,。

举个例子来说,比如,我们训练了一个分类器,来识别五个物体,即1,2,3,4,5,他们属于3类即A,B,C。比如属于A类的物体1,经过分类器,得到属于A、B、C类的概率是80%,50%,5%,所以将物体1,判定为A类,物体1经过一次排序就被命中正确的类,所以我们引入Rank-1为100%,若物体2本来属于B类,被我们训练的分类器分类为A、B、C的概率分别为50%,40%,30%,所以被判定为A类,按照概率排序,如果有两次机会,才能命中,这就是Rank-2的含义。综上五个物体,若果每个都能第一次命中,所以五个物体的Rank分别是

  • rank-1 100%
  • rank-2 100%
  • rank-3 100%
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