何为Top-1,Top-5

本文介绍如何使用神经网络预测图像类别,并通过top-1和top-5准确率衡量模型性能。以一个包含六种水果的分类任务为例,展示了如何计算不同准确率指标。

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众所周知,神经网络预测类别是以概率的形式给出。

像这样:用一个CNN来预测图像6个类别:香蕉,苹果,大鸭梨,草莓,葡萄,大西瓜。

假设一个batch中有两条数据,batch_1和batch_2,(也就是有两张图像)。它们的label值为2(大鸭梨)和5(大西瓜)。

预测的概率值如下表所示

类别香蕉苹果大鸭梨草莓葡萄大西瓜label
batch_10.050.20.30.20.20.152
batch_20.030.10.30.070.40.15

Top-1 就是去每个batch中没组数据中的最大概率值的分类。可以通过函数torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, *, out=None)函数来获得 。

经过torch.topk将返回两个值,分别为:values和 indices。

例如上面的那个例子,

top-1 value  = [0.3,  
                0.4]  
top-1 indices =[2,
                4]

在计算准确率时,类别是对应的index值,所以讲top1 indices与label进行比较

[2,4] vs. [2,5] = [True,False]  准确率为1/2=0.5

同理,top-5 计算如下,准确率为100%。

top-5 value  = [[0.3, 0.2, 0.2, 0.2, 0.15], 
                [0.4, 0.3, 0.1, 0.1, 0.07]]  
top-5 indices =[[2, 1, 3, 4, 5],
                [4, 2, 1, 5, 3]]

[[2, 1, 3, 4, 5],       [[2],
                   VS.         = [True True] = 2/2=1
 [4, 2, 1, 5, 3]]        [5]]

这也就是为什么top-5的值要大于top-1了,因为top-5的包容性更强。

以上就是我个人的理解,若有不正确的,请不吝赐教,大家一起进步!

以下是我找的一部分代码,具体出处不记得了。

import numpy as np
import torch

def cls_accuracy(output, target, topk=(1,)):
    maxk = max(topk)
    batch_size = target.size(0)

    _, pred = output.topk(maxk, 1, True, True)
    print("top-5 的 index:\n",pred)
    pred = pred.t()
    correct = pred.eq(target.view(1, -1).expand_as(pred))

    res = []
    for k in topk:
        correct_k = correct[:k].contiguous().view(-1).float().sum(0)
        res.append(correct_k / batch_size)
    return res
pre = np.random.randint(0,9,[4,10])
b = torch.from_numpy(pre)
print("预测的结果:\n",b)
label = np.random.randint(0,9,[4])
t = torch.from_numpy(label)

acc=cls_accuracy(b, t, topk=(1,5))
print("top-1 acc:",acc[0],"\ntop-5 acc:",acc[1])

 

预测的结果:
 tensor([[6, 0, 2, 0, 1, 3, 1, 4, 1, 2],
        [7, 2, 8, 8, 1, 2, 5, 2, 5, 2],
        [4, 0, 5, 6, 6, 5, 8, 5, 1, 7],
        [2, 8, 4, 6, 6, 5, 4, 5, 3, 5]], dtype=torch.int32)
top-5 的 index:
 tensor([[0, 7, 5, 2, 9],
        [2, 3, 0, 6, 8],
        [6, 9, 3, 4, 2],
        [1, 3, 4, 5, 7]])
top-1 acc: tensor(0.5000) 
top-5 acc: tensor(1.)

 

<think>好的,我现在需要回答用户关于角点池化(Corner Pooling)的定义、原理及应用场景的问题。首先,我得回忆一下相关的知识,并结合用户提供的引用资料来组织答案。 首先,用户提到的引用[1]中,CornerNet被描述为一种One-stage目标检测器,使用角点池化作为其创新点之一。角点池化的定义可能需要从它的结构或操作方式来解释。根据我的理解,角点池化与传统池化不同,它可能专注于捕捉角点特征,比如物体的左上和右下角点。传统池化如最大池化是局部操作,而角点池化可能需要在特定方向上进行特征聚合,例如水平或垂直方向。 接下来是原理部分。用户提供的引用[3]提到目标检测的位置可以用矩形框的左上角和右下角坐标表示,这可能与CornerNet检测角点的策略有关。角点池化的原理可能涉及在特征图上沿两个方向(如左上角点的右侧和下侧)进行最大值池化,然后将结果相加,这样能更好地捕捉到角点的上下文信息。例如,左上角的特征可能来自物体右侧和下侧的边缘信息,这样池化后的特征更有利于准确定位角点。 应用场景方面,引用[1]指出CornerNet用于目标检测,特别是当物体缺乏明确中心或形状不规则时,角点检测可能更有效。此外,角点池化可能提升小物体检测的效果,因为它通过聚合多方向特征来增强角点信号。结合引用[4]中提到的Anchor Box优化方法,角点池化可能替代了传统的基于Anchor的方法,减少了手动设计Anchor的复杂性。 需要确保回答结构清晰,分点说明定义、原理、应用场景,并正确引用资料。同时,用户希望生成相关问题,可能需要围绕角点池化的改进、与其他池化的对比、实际应用中的挑战等方面提问。 检查LaTeX格式是否正确,比如变量和公式是否用$...$包裹,独立公式用$$...$$。例如,池化操作的数学表达式可能需要用LaTeX排版,如最大值函数。同时,注意引用标识要放在适当的位置,如提到CornerNet时添加[^1]。 最后,确保回答使用中文,语言通顺,技术术语准确。避免使用Markdown格式,但用户给出的示例中代码块使用了```python,可能需要在相关问题中生成类似的代码示例,但根据用户当前的问题,可能不需要代码,而是需要自然语言描述。</think>### 角点池化(Corner Pooling)的定义、原理及应用场景 #### **定义** 角点池化(Corner Pooling)是一种针对目标检测任务设计的特殊池化操作,主要用于增强模型对物体角点位置(如左上角和右下角)的特征提取能力[^1]。与传统池化(如最大池化)不同,角点池化通过**沿特定方向聚合特征信息**,帮助模型更精准地定位物体的边界角点。 #### **原理** 1. **方向性特征聚合** 角点池化通过以下步骤实现: - **水平与垂直方向的特征提取**:对于目标角点(如左上角),沿其右侧(水平方向)和下侧(垂直方向)分别进行最大值池化,捕捉角点周边的上下文信息。 - **特征融合**:将两个方向的特征图逐像素相加,生成最终的角点特征图。 数学表达式为: $$ \text{Top-left特征} = \max_{\text{右侧}} (\text{特征图}) + \max_{\text{下侧}} (\text{特征图}) $$ 类似地,右下角池化则沿左侧和上侧方向操作。 2. **增强角点定位能力** 通过方向性池化,模型能更有效地感知角点附近的边缘和纹理信息,减少因物体形变或遮挡导致的定位偏差[^1]。 #### **应用场景** 1. **目标检测中的角点定位** CornerNet等算法依赖角点池化直接预测物体的左上角和右下角,替代了传统的锚框(Anchor)机制,适用于**无中心特征或形状不规则**的物体检测[^1][^3]。 2. **小物体检测** 角点池化通过聚合多方向特征,增强了小物体的角点信号,提升了检测精度。 3. **减少计算复杂度** 相比基于锚框的方法(如YOLO系列[^4]),角点池化无需预定义锚框尺寸,降低了模型设计的复杂性。 #### **示例对比** - **传统池化**:在局部区域取最大值,可能丢失角点关联的全局信息。 - **角点池化**:结合水平/垂直方向的最大值,保留角点与边界的空间关联性[^1]。
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