目标检测——mAP

最新推荐文章于 2025-06-25 16:52:12 发布
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mean Average Precision

对于一张图片中的c类目标

算法检测出来 T 个c类的目标

而真值是 TP+FN 个c类的目标

检测结果中有 TP 个结果和真值的 IOU 达到某个设定的阈值

那么Precision定义为：

P_{c,i}=\frac{TP}{TP+FP}

对所有图片求平均得到Average Precision 的定义值：

AP_c=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}P_{c,i}

对所有类求平均就得到mean Average Precision的定义值：

mAP=\frac{1}{M}\sum_{c=1}^{M}AP_{c}

目标检测：mAP (Mean Average Precision)
thujiang000的博客
01-31 6163
目标检测，mAP解释
目标 检测：mAP
Wei_sx的博客
02-17 1622
概念：mAP是针对多类别目标检测任务的一种综合评估指标。它通过计算每个类别的平均精度（AP），然后得到所有类别AP的平均值，从而衡量模型在所有类别上的整体性能。重要性：mAP被广泛应用于各大目标检测的基准数据集（如COCO、PASCAL VOC等），因为其提供了更全面、更细致的性能评估方式，能够反映模型在多个类下的表现差异和优势。
【目标检测】平均精度（AP）与均值平均精度（mAP）计算详解
最新发布
qq_38614074的博客
06-25 1535
AP和mAP的核心概念混淆矩阵与PR曲线的关系AP计算的完整流程mAP在不同数据集中的应用提升mAP的实用策略关键点回顾IOU衡量定位精度PR曲线展示模型性能AP是PR曲线下面积mAP是所有类别AP的平均值mAP是目标检测模型的终极成绩单！理解并掌握其计算原理，是你成为CV专家的必经之路！觉得本文有帮助？点击👍支持！如果有任何问题或建议，欢迎在评论区留言讨论～
目标检测指标mAP详解
qq_38375203的博客
06-21 2万+
相信刚刚接触目标检测的小伙伴也是有点疑惑吧，目标检测的知识点和模型属实有点多，想要工作找CV的话，目标检测是必须掌握的方向了。我记得在找实习的时候，面试官就问到了我目标检测的指标是什么，答：mAP！问：mAP是什么？我：.......!☺所以在本文中我也是详细说一下mAP 的含义，有什么不对的或者不全的欢迎大家指正！mAP是mean of Average Precision的缩写，意思是平均精确度（average precision）的平均（mean），是object detection中模型性能的衡量标准
目标检测中的MAP（无抄袭）
Elva_23的博客
10-23 2873
（个人理解，如果写的有问题可以留言交流） 转载请标明出处！！！！！谢谢！ 参考链接（内含代码）：https://github.com/rafaelpadilla/Object-Detection-Metrics 人家写的比我好，我只是用中文把理论小总结一下，懒得看英文的可以看一下我的。 1.基础定义 a.交并比 真实框：绿色的；检测框：红色的。 b.True Positive...
目标检测mAP
litt1e的博客
11-17 6150
目标检测与图像分类不同，目标检测不仅要对检测出来的目标框正确分类，同时，还需要考虑目标框与target是否贴合。 首先我们需要知道几个常见指标： TP (True Positive):iou>0.5的检测框数量。在上图中，绿色的框表示GT，其中cat 0.9的红色框就是TP。 FP (False Positive):iou<=0.5的检测框。cat 0.3的红色框与GT的IOU小于0.5所以是FP。 FN (False Negative):没有检测到的GT(ground truth)数量。上图
目标检测——评价指标mAP
fortune_cookie的博客
10-04 3120
Precision：准确率，又叫查准率，Precision=TP/(TP+FP)=TP/预测框总数，指在所有确实为正的样本中，被预测为正样本的占比。AP：Average Precision，平均精度，对于目标检测的任务，每一个类都可以计算出其Precision和Recall，通过合理的计算，每个类都可以得到一条PR曲线，曲线下的面积就是AP的值，用来衡量对一个类检测的好坏。mAP：mean Average Precision, 即所有类别AP的平均值，衡量多类别目标检测的好坏。
无人机目标检测——测试集drone_test-500.zip
12-25
无人机目标检测技术是近年来在计算机视觉领域中一个热门的研究方向，尤其在军事、农业、物流、影视拍摄等众多行业中有着广泛的应用。本测试集“drone_test-500.zip”便是针对这一技术的一个重要资源，它包含了大约...
从0开始实现目标检测——实践篇
02-15 2704
根据上一篇《从0开始实现目标检测——原理篇》的讲述，我们选择了YOLOv3作为模型，那么本篇文章将继续接着上篇的内容，自己动手基于YOLOv3实现模型训练和mAP的计算。 在自己动手的这个过程中，一边解决遇到的问题，一边体会YOLOv3的原理，让我们学习起来吧。 一. YOLOv3之初体验 YOLOv3使用参考官网教程：https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 1. 安装YOLOv3并体验VOC数据 (1). YOLOv3安装 首先就是下载YOLOv3项目并安装了，如下
目标检测——YOLOX算法解读
lishanlu136的博客
03-20 9818
旷视检测算法YOLOX算法解读
YOLOv8目标检测模型——遥感小目标检测经验分享
weixin_67679364的博客
09-16 4181
本文主要探讨了YOLOv8在小目标检测中的应用与优化。通过引入BiFPN、CA注意力机制和SCConv模块对模型进行改进，增强了YOLOv8在小目标检测上的性能。数据增强技术如仿射变换和亮度调整，显著提高了模型的鲁棒性；迁移学习则加快了模型训练并提升了精度。实验结果显示，BiFPN-p2改进后的模型在精度、速度和模型大小上表现最佳。本研究表明，模型改进、数据增强和迁移学习结合可有效提升小目标检测效果。
目标检测map代码分析
zhuangyuan7838的博客
08-07 1150
统计各个类别的所有框的json：airplane_dr.json，遍历所有预测框，把该类别的所有框都写进来，格式是{“confidence”:confidence, “file_id”:file_id, “bbox”:bbox，经过按照confidence从高到低排序。根据ap的计算公式可以看到，rec没有变化的区间内，区间内取准确率是取最后的索引值(讲道理应该取最大的啊，也就是mpre[]i-1才对嘛)也就意味着，置信度低的框，其tp的个数统计趋于平稳，fp会增加。将召回率前面加个0，后面加个1。
目标检测中的mAP
大彤小忆的博客
11-08 1万+
  要计算mAP必须先绘出各类别PR曲线，计算出AP。而如何采样PR曲线，VOC采用过两种不同方法。   在VOC2010以前，只需要选取当Recall >= 0, 0.1, 0.2, …, 1共11个点时的Precision最大值，然后AP就是这11个Precision的平均值。   在VOC2010及以后，需要针对每一个不同的Recall值（包括0和1），选取其大于等于这些Recall值时的Precision最大值，然后计算PR曲线下面积作为AP值。 AP&mAP mAP：mean Av
目标检测之mAP
zcm0126的博客
06-01 975
TP：真正，真阳性，实际为正例，预测也为正例； FP：假正，假阳性，实际为负例，预测为正例； TN：真负，真阴性，实际为负例，预测也为负例； FN：假负，假阴性，实际为正例，预测为负例 ...
目标检测算法map_「目标检测」什么是mAP
weixin_42363377的博客
01-09 3697
1、什么是mAP？mAP(mean Average Precision)表示各类别的平均AP2、什么是AP？PR曲线下的面积3、什么是PR曲线？以Precision为y轴，以Recall为x轴所画的曲线4、什么是Precision和RecallPrecision: TP / (TP + FP)，精确率，也叫查准率，在所有的预测正类中有多少真正类。Recall: TP / (TP + FN)，召回率...
目标检测MAP值
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bestrivern的博客
08-05 2万+
一.概述 目标检测问题中的每个图片都可能包含一些不同类别的物体。如前所述，需要评估模型的物体分类和定位性能。因此，用于图像分类问题的标准指标precision不能直接应用于此。 这就是为什么需要mAP。 对于任何算法，评估指标需要知道ground truth（真实标签）数据。 我们只知道训练、验证和测试数据集的ground truth。对于目标检测问题，ground truth包括图像...
【计算机视觉 | 目标检测】目标检测中的评价指标 mAP 理解及计算（含示例）
wzk4869的博客
05-20 1万+
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### Yolov7二维目标检测模型知识点 #### 标题分析 标题中提到的“exp97-效果最好.rar”暗示我们文件中包含了一个编号为exp97的实验模型，该模型在某种或多种测试中表现出了最好的效果。此外，文件后缀“.rar”表明...
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