AP是在目标检测任务中,常常被用于评估模型预测能力的指标。那么,
AP是什么?为什么能够充当
目标检测任务,不同模型综合对比评测的公认指标呢?
除此之外,还需要思考:AP有什么特点,成为了目标检测领域,无法被替代的存在?搞明白了这点,也就搞懂了AP的原理。
在学习下文之前,混淆矩阵和ROC可以先了解下:
- 【模型评估】混淆矩阵(confusion_matrix)之 TP、FP、TN、FN;敏感度、特异度、准确率、精确率
- 【模型评估】ROC(Receiver operating characteristic)与 AUC
一、什么是AP和P-R
average_precision_score(AP)是一种用于评估二分类模型性能的指标,用于衡量模型在一定IOU下,不同分类阈值的精确率和召回率之间的权衡的整体指标。
关键概念:
- 精确率
AP是衡量目标检测模型性能的关键指标,涉及精确率和召回率的权衡。文章介绍了AP的计算、P-R曲线的绘制以及与AUC的区别,同时探讨了在目标检测中AP、mAP、AP50等变体的含义和应用。AP通过不同IOU阈值下的平均精确率评估模型,而AUC则关注整体分类能力。在实际应用中,AP的变体提供了更具体的任务相关性能评估。
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