mAP的计算方法

最新推荐文章于 2025-09-26 10:34:23 发布
转载 最新推荐文章于 2025-09-26 10:34:23 发布 · 964 阅读 · 1
文章标签：

#mAP

本文深入解析Git开源项目中，如unsky的FPN，如何通过test_net.py调用deftest_net函数进行目标检测。文章详细介绍了预测框与真实框匹配的过程，包括置信度排序、IOU计算及TP、FP的判定，最终计算每个类别的平均精度(AP)。

Git开源项目(比如unsky的FPN)中test_net.py调用test.py下的def test_net(net, imdb, max_per_image=1000, thresh=0.05, vis=False)函数。


代码之后会顺一遍，先介绍下思路：


假设一张测试图片有3个标定好的Ground Truth （黑色） 模型预测结果pred为6个框 (5红 + 1蓝)。 首先将所有pred按照置信度（score）反序排列，之后从score最大的pred开始遍历每个Ground Truth并计算IOU. 如果IOU大于阈值，查看g+表(最右)对应的GT的det是否为1：不为1则det置1并将此pred的TP至1；det为1则说明之前有更大score的框对应上了这个GT,则此pred的FP置1; 最终根据TP FP计算每个类的AP, 具体过程需要看代码

 

持续努力
关注
如何计算map？
wlw8023diya的博客
06-04 1575
1.VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main/test.txt、val.txt、train.txt、trainval.txt由voc2yolo4.py生成 可以使用trainval_percent和train_percent的比例改变来修改 实验比例的话是trainval_percent=0.9,train_percent=1 根据我来看的代码，使用k-means聚类之后得到的结果不需要改变这边。 ————————————2021.4.18—————————————————— D:\
feature map计算方法与faster-rcnn中roi映射到feature map的位置计算方法
qq_29133371的博客
03-13 8860
feature map计算方法： 在CNN网络中roi从原图映射到feature map中的计算方法 INPUT为32*32，filter的大小即kernel size为5*5，stride = 1，pading=0,卷积后得到的feature maps边长的计算公式是： output_h =（originalSize_h+padding*2-kernelSize_h）/stride
mAP计算方法概述
啤酒饮料矿泉水
03-08 2379
Git开源项目(比如unsky的FPN)中test_net.py调用test.py下的def test_net(net, imdb, max_per_image=1000, thresh=0.05, vis=False)函数。代码之后会顺一遍，先介绍下思路：假设一张测试图片有3个标定好的Ground Truth （黑色） 模型预测结果pred为6个框 (5红 + 1蓝)。 首先将所有pred按照置...
FPN及其变种
最新发布
qq_39697468的博客
09-26 1009
FPN变体演进摘要（2017-2022） 背景：从基础FPN到16种改进方案，核心解决多尺度检测中的特征融合问题。 关键变体： PANet（2018）：双向路径增强，AP提升1.8-3.0 BiFPN（2020）：加权双向融合，EfficientDet核心，参数量最优 Recursive-FPN（2020）：循环结构提升小目标检测，AP_s +3.8 ASFF（2021）：动态空间权重融合，YOLOv3提升4.3 AP A²-FPN（2021）：三路注意力机制，分割任务显著受益 实验数据： 最佳绝对AP提升
MAP的计算
qq_74330924的博客
08-13 877
AP和MAP是用于评估深度学习目标检测模型性能的常用指标。AP是指对于每个类别，计算检测结果与真实标签匹配时的精度，然后将其平均化；而MAP则是对所有类别的AP进行平均。因此，AP和MAP都是越高越好，表示模型在目标检测任务中表现越优秀。
mAP计算过程
m0_48086806的博客
06-13 722
mAP计算过程
【YOLO学习】召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率（Average_precision(AP) ），交除并（Intersection-over-Union（IoU））
热门推荐
Joe_quan的博客
01-05 10万+
在训练YOLO v2的过程中，系统会显示出一些评价训练效果的指标，包括Recall，IoU等等。为了怕以后忘了，现在把自己的理解记录一下。这一文章首先假设一个测试集，然后围绕这一测试集来介绍这几种指标的计算方式。
精选资源
Motorcad最新版本计算效率Map的方法流程.pdf
02-18
#### 四、效率Map计算 1. **完成损耗设置：**确认所有损耗项都已正确设置，并检查所有参数无误。 2. **计算损耗：**点击相应图标启动损耗计算过程。 3. **构建模型：**点击“Build Model”按钮开始效率Map的计算。 ...
目标检测指标map+map计算代码+map计算列子(包含gt与pred输入)
12-24
本文将直接介绍计算map核心代码简单列子，在此基础上介绍整个即插即用map计算模块使用方法与代码解读。该资源便是列子内容，可参考“史上最全AP、mAP通用代码实现(即插即用-基于yolo模型)”博客。
深度学习——mAP 计算
u014798590的博客
01-03 3894
0、引言 本文仅作为学习mAP相关知识点的记录，主要参考博文为Bubbliiiing大佬所创作的以及百度飞桨相关在线课程，在此表示感谢 睿智的目标检测20——利用mAP计算目标检测精确度 1、IoU（交并比） 在中学数学中，我们学习了交集、并集，而在深度学习中，使用交并的概念设计了交并比IoU用以评估预测质量，简单来说就是计算预测框与标注框的交集面积、并集面积，当IoU值越大时，则表明预测结果与标注结果越接近。公式如下图所示： 2、Precision（准确率） T是True； F是False； P是
目标检测中map的计算
RookiChen的博客
02-23 1万+
如何评估一个训练好模型的好坏，是目标检测中一个很重要的因素，如常见的TP、FP、AP、PR、map等，这些概念很容易混淆，搞了两天才搞明白，写一篇博客总结一下
【map计算】自定义map计算
weixin_37763484的博客
07-25 489
map计算，自定义实现，支持特定类别计算与权重调整
【深度学习】——模型评估指标MAP计算&实例计算
python_AI_fans的博客
05-24 5441
目录 理论知识： 推导： 理论知识： 参考up主《睿智的目标检测20——利用mAP计算目标检测精确度》 推导：
mAP计算
Kevin_liuj的博客
04-22 646
mAP计算 1.precision与recall 首先看一下混淆矩阵: 对于某个类别,假设有N个detections对所有的检测结果按它们的confidence从大到小排序,然后依次取一个结果出来,这样每次计算precision时All detections都要加1,然后计算Precision,这样得到一个长度为N的序列;同样的,每去除一个结果,计算Recall,也得到一个长度为N的序列。 上面公式中的All detections表示该类的所有ground truth。 P...
目标检测中MAP的计算
qq_43241407的博客
02-10 110
在目标检测中模型的评价需要综合考虑预测中目标的位置和类别，图像中经常存在多个目标，二分类中用于评价模型的指标：召回率、准确率等不能表达目标检测中模型的性能。 一、基本概念 1、IOU 计算图中目标的真实边界框与预测得到的边界框的交并比，设置一个阈值α，当交并比大于阈值时认为预测正确。 2、precision 准确率表示所预测的正样本中正确的所占比例，即:pre=TP/(TP+FP) 3、Recal...
mAP 计算过程
musk1212的博客
03-24 886
提示：学习数据理解 mAP 的计算过程（平均精度均值）（平均精度），是单个类别的检测性能指标。N：数据集中目标类别的总数（例如，PASCAL VOC数据集有20个类别，COCO数据集有80个类别）。
map计算方法
起点的专刊
06-13 995
稍后补充！
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值