COCO数据集目标检测输出指标AP、AR、maxDets

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#目标检测 #ar #计算机视觉

最近在用retinanet进行一个实验，用的coco格式的数据集，输出的结果大致如下：

Loading and preparing results...
DONE (t=0.11s)
creating index...
index created!
Running per image evaluation...
Evaluate annotation type *bbox*
DONE (t=3.98s).
Accumulating evaluation results...
DONE (t=0.76s).
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.803
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.979
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.75      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.907
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.706
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.803
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.798
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=  1 ] = 0.799
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets= 10 ] = 0.849
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.849
 Aver
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万字长文精解目标检测中的TP、FP、FN、TN、Precision、Recall 、 F1 Score、AP、mAP与AR 。附代码实现。
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
05-16 7615
mAP（Mean Average Precision）是用于评估对象检测和信息检索系统性能的重要指标。它综合考虑了检测结果的精确度（Precision）和召回率（Recall），提供了一个整体的性能评价。你是否见过下面的表格？这是COCO版本的mAP（即平均精度，他们简称之为AP）。但这个指标到底代表什么呢？这些符号又都代表什么含义呢？在本文中，我们将详细讲解所有必要的理论知识，不仅帮助你解读表格中的数据，还能让你理解采用这种复杂指标的必要性。
YOLOv12计算COCO指标和TIDE指标，小目标检测必备，更全面的评估和指导模型性能，包含完整步骤和代码
Limiiiing的博客
03-10 427
COCO指标能够直观了解模型在目标时的效果；TIDE指标专注于对进行分类和分析，从揭示模型的性能问题，使模型评估更加全面和深入（本文提供了完整的实现代码和配置步骤）。例如，论文中COCO的指标内容展示：论文中TIDE。
关于COCO数据集评价参数设置
pengxiang1998的博客
06-29 1775
就没有什么问题，而在WidePerson数据集中，尽管绝大部分图片中目标的数量在100以内，但却存在某些图片中包含近200个目标，那么我们再使用maxDets=100就不符合要求了。maxDets：该指标的意思是分别保留测试集的每张图上置信度排名第1、前10、前100个预测框，根据这些预测框和真实框进行比对，来计算AP、AR等值。比如博主在使用COCO数据集时，博主将其中的car，bus，truck进行提取，这就导致在一张图片中的目标数目可能只有几张，那么我们使用。
目标检测COCO数据集与评价体系mAP
scott198512的博客
01-04 3315
COCO数据集说明与mAP评价体系
一文清晰理解目标检测指标计算
最新发布
Nelson_hehe的博客
05-29 1442
本文系统介绍了目标检测中的核心概念与评估指标。主要内容包括：1）交并比(IoU)、置信度及TP/FP/FN等基本概念的定义与计算方法；2）精确度、召回率、AP/mAP等关键指标的计算过程，重点阐述了COCO AP采用101点插值法和多IoU阈值平均的特点；3）对比分析了两类检测模型（Faster R-CNN与DETR）的输出处理机制，前者依赖NMS去除冗余预测，后者通过二分匹配直接输出非重叠检测结果。文章全面解析了目标检测模型评估的技术细节，为理解检测性能指标提供了系统指导。
AP AR mAP ROC AUC（目标检测）
qq_41917697的博客
04-08 7991
目标检测之AP AR mAP （Evaluation metrics）混淆矩阵中 TP、TN、FP、FNPrecision查准率和Recall召回率P-R曲线AP mAPAR总结 禁止转载！ 在做目标检测任务的时候，通常会制定规则来评估性能，就如下图所示，后面会慢慢道来其中的原理。 混淆矩阵中 TP、TN、FP、FN 在目标检测中，通常以IoU阈值作为正负样本的划分标准。T表示预测对了，F表示预测错了，P和N表示预测值。 Precision查准率和Recall召回率 P-R曲线 P-R曲线是以Pre
COCO数据集训练结果指标
04-14 683
R表示COCO计算时采用的每一个概率阈值，这里是从0到1每间隔0.01（即一个百分点）取一个值，共101的值。A表示检测任务中针对的目标尺度类型，第一个表示没有限制，第二个代表小目标（area < 32。2 < area < 96^2），第四个代表大目标（area > 96^2），共4个值。T表示COCO计算时采用的10个IoU值，从0.5到0.95每间隔0.05取一个值。注意，precision，recall初始化时，所有的数值都是等于-1的。
目标检测笔记(五)：查看通过COCOEvaluator生成的coco_instances_results.json文件的详细检测信息，包含AP、AR、MR和DR等
源的博客
06-05 2954
COCO数据集中的图片和标注信息可以被用于训练和评估机器学习算法，但是为了保证算法的准确性，我们需要一个评估指标来量化算法的性能。这时候我们若想要通过这个json文件来得到我们的检测指标，各类AP和AR指标以及MR(错误率)和DR(检测率)，就可以通过下面这个代码(只需要指定COCO数据集的标签json文件(和验证的代码一样的json文件)，然后再指定coco_instances_results.json的路径即可。
COCO数据集评价指标
pengxiang1998的博客
03-18 1660
这也就说明我们所使用的图片中的目标个数应该是大于10的。根据先前的知识，我们知道我们一般采用mAP值来作为我们目标检测任务的一个评价指标，这里我们看到有多个AP值，此外还有多个AR值，下面则介绍该评价指标各个参数的含义。我们一般所使用的评价标准为第一个Ap，即IOU从0.5递增到0.95，间隔为0.05一个10个IOU上的一个均值。随后area代表的是目标所占面积的大小。通过该值我们能够观测到该目标检测模型在应对不同尺度的目标的一个检测性能。需要注意的是，这里虽然给出的是AP，但其实际代表的便是mAP值。
COCO 数据集目标检测等相关评测指标
长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
01-30 1万+
原文：COCO 数据集目标检测等相关评测指标 - AIUAI COCO Detection Evaluation 1. 评测指标定义 COCO 提供了 12 种用于衡量目标检测器性能的评价指标. [1] - 除非特别说明，APAPAP 和 ARARAR 一般是在多个 IoU(Intersection over Union) 值间取平均值. 具体地，采用了 10 个 IoU阈值 - 0.5...
MS COCO数据集介绍以及pycocotools使用
guoqingru0311的博客
09-20 2847
MS COCO数据集介绍以及pycocotools使用
人体姿态估计coco test-dev 测试集如何测试关键点检测结果（官网在线测试）
sazass的博客
09-29 4034
目前在做2D人体姿态估计的论文实验。 当前遇到一个问题，就是我的模型测试COCO validation set，测试结束后会自动给出结果,mAP,AR的得分。 但是我我的模型测试COCO test-dev set，测试完之后并没有给出得分。 一直一度以为是代码出了问题，后来慢慢得知，测试test-dev的测试集之所以不给出最后的测试成绩，是因为test-dev测试集中并未给出标注。因为给出标注的话更容易让模型通过标注，不正当地获得好的成绩。因此，为了使coco2017 test-dev测试集的成绩更具有信服
目标检测评价指标说明（MS COCO、Metrics、AP、mAP、AR、IoU、置信度、Confidence、TP、FP、TN、FN、pycocotools）
Le0v1n 的博客
10-25 9674
目标检测评价指标说明 关键词：MS COCO、Metrics、AP、mAP、AR、IoU、置信度、Confidence、TP、FP、TN、FN、pycocotools
深度学习：目标检测的指标AP与mAP是什么
lhzhqq的博客
07-06 2287
在目标检测任务中，通过不同的IoU阈值来进行检测器的整体的性能评估，对于MS COCO目标检测，对于MS COCO关键点检测，官方给出的评价指标为OKS（object keypoints similarity），其评价指标和检测的IoU也很类似，在不同的阈值下来实现整体的性能评估
准确率，精确率(AP)与召回率（AR）
07-19 9019
准确率、精确率和召回率是在目标检测中非常重要的指标，那么它们能反映出模型的结果中的哪些问题呢？如下： 准确率、精确率和召回率的解释： True Positive(真正，TP)：将正类预测为正类数 True Negative(真负，TN)：将负类预测为负类数 False Positive(假正，FP)：将负类预测为正类数误报 (Type I error) False Negative(假负，FN)：将正类预测为负类数→漏报 (Type II error) 准确率、精确率和召回率的公式： 准确率（
看懂COCO数据集目标识别性能评价标准AP，AP50，AP75，APsmal等
热门推荐
一江明澈的水的专栏
02-13 4万+
常见机器视觉国际会议论文出现的目标识别评价标准：AP，AP50，AP75等，权威解释如下： Note： 在COCO数据集评价指标中，所有的AP 默认为mAP 。即，AP50=mAP50AP50=mAP50，AP75=mAP75AP75=mAP75，以此类推。   上图中AP的计算方法十分繁琐，来源于早期的VOC challenge，随着VOC的发展，其计算方法也有所变化，例说简述如下： ...
修改COCO评价指标 maxDets=[10,15,20]
G果的博客
10-10 6314
默认的COCO评价指标 maxDets=[1,10,100] 该指标的意思是分别保留测试集的每张图上置信度排名第1、前10、前100个预测框，根据这些预测框和真实框进行比对，来计算AP、AR等值（有点复杂，具体自行百度） 在coco这种公共数据集上，需要一个统一的评价标准【用人家的数据集肯定要用人家定的评价标准】，因此可以看到许多改进算法类的论文在coco数据集上的效果都是用AP、AP50这些表示 我需要的 maxDets=[10,15,20] 但我用的是自己数据集，只是数据格式是coco的格式，评价标准还
COCO评估输出指定某类AP或者输出每个类别AP结果_coco api打印出所有类别的ap值
2401_83946826的博客
04-15 985
最近很多小伙伴找我要Linux学习资料，于是我翻箱倒柜，整理了一些优质资源，涵盖视频、电子书、PPT等共享给大家！
理解COCO的评价指标：AP，AP50，AP70，mAP，AP[.50:.05:.95]
qq_27095227的博客
04-11 3万+
中文博客： https://blog.youkuaiyun.com/zdh2010xyz/article/details/54293298 https://blog.youkuaiyun.com/hysteric314/article/details/54093734?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg 英文博客（可能要墙）： https://towardsdatascience.com/evaluat...
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