目标检测评估指标与损失指标

目标检测评估指标与损失指标

评估指标

在目标检测任务中，评估模型的性能通常使用多种指标，这些指标包括平均精度（Average Precision, AP）和平均召回率（Average Recall, AR）。接下来将介绍来自于目标检测任务的评估结果，其中涉及多个变量，包括IoU（Intersection over Union，交并比）、area（目标面积大小）、maxDets（最大检测数量）。下面详细解释这些变量的含义：

1. IoU (Intersection over Union):
   • IoU是衡量模型预测的边界框（bounding box）与真实边界框之间重叠程度的指标。
   • 计算方式为：预测的边界框与真实边界框的交集面积除以它们的并集面积。
   • 示例中的IoU=0.50表示只有当预测的边界框与真实边界框的IoU大于或等于0.50时，该预测才被认为是正确的。IoU=0.75和IoU=0.50:0.95（表示IoU从0.50到0.95的范围内，步长0.05）同理。
2. area:
   • 这个变量指的是目标（即要检测的对象）的面积大小。
   • 在示例中，area=all表示考虑所有大小的目标。area=small、area=medium、area=large分别表示只考虑小、中、大三种面积范围的目标。