CV领域的一些评价指标（持续更新）

最新推荐文章于 2024-09-21 12:58:53 发布
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分类专栏： Computer Vision 文章标签： CV
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yaoqi_isee/article/details/52894970
本文介绍了计算机视觉（CV）领域中常用的评价指标，包括Precision和Recall的概念，以及它们之间的关系。文章指出，单独的Precision和Recall无法全面评价分类器性能，而P-R曲线和平均精度（AP）提供了更全面的评估方式。平均精度（AP）和mean average precision（mAP）是衡量多类别分类器性能的重要指标。

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一：一些评价指标

对于cv领域来说，常使用以下指标表示评价一个检测或者分类方法的好坏
Precision: precision for a class is the number of true positives (i.e. the number of items correctly labeled as belonging to the positive class) divided by the total number of elements labeled as belonging to the positive class;

Recall: the number of true positives divided by the total number of elements that actually belong to the positive class;

二：Confusion Matrix

confusion-matrix

则有

precision=t
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AIGC领域生成模型评估指标全解析
AI天才研究院
05-16 695
随着AIGC技术的快速发展，如何准确评估生成模型的质量成为研究与应用中的关键问题。系统梳理AIGC领域各类生成模型的评估指标体系深入解析各类指标的计算原理和数学基础提供可操作的Python实现示例分析不同场景下的指标选择策略本文覆盖文本生成、图像生成、跨模态生成等主要AIGC领域的评估方法，重点关注近年来学术界和工业界广泛使用的核心指标。本文首先介绍评估指标的基本分类和概念框架，然后分别深入讲解文本生成和图像生成的评估指标，最后探讨跨模态评估和前沿研究方向。AIGC。
VOT（Visual Object Tracking）评价指标综述
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上一篇博文简单介绍了vot-toolkit的使用方法。当然，那只是操作层面的东西，更重要的是我们通过这个工具得到的各种图表以及图表中的数据。而想要完整地评价一个tracker的性能，其指标必然不会过于简单，所以就有了这篇文章。我想通过梳理VOT2013到VOT2016评价指标的变化，呈现一个更加清晰的思路，让各位对VOT的认识更加深刻。 这篇文章先对VOT进行总体概述，再按照时间顺序分别叙述，循...
cv的评价指标
qq_42775938的博客
09-08 663
typora-copy-images-to: 评价指标_img 1.MAP 参考：https://www.bilibili.com/video/BV1ez4y1X7g2 https://www.zhihu.com/search?type=content&q=map https://www.bilibili.com/video/BV1zE411u7Vw?from=search&seid=10424710946648558529 1.1 一些名词的解释 TP: IoU>0.5的检测框数.
CV — 性能评价指标
pentiumCM的博客
11-12 2352
文章目录CV - 性能评价指标一、通用的性能评价指标1. 混淆矩阵二、目标检测领域1. IoU2. mAP CV - 性能评价指标 对于算法模型的性能指标， 看你具体的任务是什么，最基本的分类还是回归，二分类查全查准f1，多分类macro/micro的查全查准f1， 回归主要看代价函数，或者算偏差和方差； 但是具体到某个特定的任务和领域有他自己用的比较多的指标 一、通用的性能评价指标 1. 混淆矩阵 二、目标检测领域 1. IoU IoU：预测框和真实框的交集 / 预测框与真实框的并集 IoU的取值范
CV任务评价指标
sinat_30618203的博客
08-31 274
1、图像分割 2、
关于CV中对检测结果的评价指标TP、TN、FP、FN解释说明
xidaoliang的博客
05-11 2804
转自：https://blog.youkuaiyun.com/guyubit/article/details/52276013 首先这几个术语会高频率得出现在论文的实验部分，它是对实验结果的描述，首先我想先解释这几个缩写的含义： precesion：查准率，即在检索后返回的结果中，真正正确的个数占整个结果的比例。 recall：查全率，即在检索结果中真正正确的个数 占整个数据集（检索到的和未检索到的）中真正正确个数的比例。 FN：False Negative,被判定为负样本，但事实上是正样本。 FP：False Po
YOLOv4中常见CV学术名词说明（一）【AP/anchor-base/anchor-free/1-stage/2-stage/facol loss/ label smooth/知识蒸馏/loss】
熊猫小妖的AI世界
10-28 2855
学术名词汇总【1】 MS COCO AP是什么意思？【2】 AP50什么意思【3】anchor-base/ anchor-free简述【4】one-stage/two-stage【5】focal loss【6】label smoothing【7】knowledge distillation(知识蒸馏)【8】GIOU/DIOU/CIOU 【1】 MS COCO AP是什么意思？ AP: average precision yolov4中的AP是指针对MS COCO数据集的AP。评价标准略微不同 COCO中说的
计算机视觉的应用34-基于CV领域的人脸关键点特征智能提取的技术方法
最新发布
微学AI的博客
09-21 1779
计算机视觉，作为人工智能的一个重要分支，致力于让机器“看”并理解世界，模仿人类视觉系统处理、解释图像和视频信息的能力。随着深度学习技术的兴起，计算机视觉在过去十年间取得了革命性的进展，广泛应用于自动驾驶、安防监控、医疗诊断、人机交互等领域，深刻地改变了我们的生活和工作方式。MTCNN是一种用于人脸检测和关键点定位的深度学习模型。它通过级联三个不同任务的卷积神经网络来实现高效且准确的人脸检测与关键点提取。
新手指南：COCO数据集评价指标全攻略与案例实践
COCO数据集作为计算机视觉领域的基准之一，提供了丰富的评价指标来衡量模型在不同任务上的性能。本文首先概述了COCO数据集及其评价指标的基本情况，并详细介绍了核心评价指标，包括目标检测、图像分割和关键点检测的...
【CV】从分类到回归：常见算法评价指标，如ROC，MAP等
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在
06-25 1890
在ROC曲线中，点（0,0）表示将所有样本都预测为负样本，点（1,1）表示将所有样本都预测为正样本，曲线越靠近左上角，表示模型的性能越好。与算术平均数、几何平均数和中位数等常见的平均数不同，调和平均数更加关注小数值，因为任何一个小于1的数的倒数都大于1，所以当一组数据中有个别数较小的时候，调和平均数会受到这些小数的影响而偏小。P-R曲线的优点是对于正样本的分类能力有更好的体现，对于每张测试图片，需要计算出该图片中每个物体类别的平均精度（AP），然后将所有物体类别的平均精度的平均值作为该图片的平均精度。
图像分割评测指标，dice，voe,ASD,RVD等
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图像分割评测指标，dice，voe,ASD,RVD等，适用于2d分割图像或者3d图像分割
基于词汇衔接的文档级扩展机器翻译评测指标
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摘要 本文提出了通过词汇链接的使用来提高文档级别机器翻译评估性能的想法。作为一种实现文字连贯的语言手段，词汇衔接通过相同或相关的意思的单词将句子连在一起组成一个有意义的交织结构。机器翻译与人工翻译进行了一场比较来表明他们的关键区别之一是人工翻译往往比机器翻译使用更多的衔接手段。很多方法应用这个特点来评测机器翻译提交的文档，其中包括不依赖于参考译文。实验结果表明，将这一特征与语句级评价指标进行融合
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标准差 标准差（又称标准偏差、均方差，英语：Standard Deviation，缩写SD），数学符号σ（sigma），在概率统计中最常使用作为测量一组数值的离散程度之用。 标准差定义： 为方差开算术平方根，反映组内个体间的离散程度；标准差与期望值之比为标准离差率。测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质： 1、为非负数值（因为开平方后再做平方根）； 2、与测量资料具有相同单位（这样...
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在目标检测中，我们常用AP和mAP来评价模型的好坏，但是在很多论文中出现了AP50，AP60等指标，这是什么呢？ 以Cascade R-CNN的一张图为例，AP50，AP60，AP70……等等指的是取detector的IoU阈值大于0.5，大于0.6，大于0.7……等等。可以看到数值越高，精确率越低，表明越难。 ...
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计算机视觉（CV）技术的优势和挑战。
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自动化：CV技术可以自动执行复杂的图像和视频处理任务，例如目标检测、图像分割、运动跟踪等，避免了人工处理的繁琐和错误。数据质量：CV技术的准确性和性能取决于训练数据的质量和数量，但是获取高质量的标注数据非常耗时且成本高昂。实时性：CV技术可以在非常短的时间内处理大量的图像和视频流，可以实现实时监控、自动驾驶等应用。多样性：CV技术需要在各种光照、角度、背景等复杂情况下进行识别和分类，对模型的泛化能力要求高。隐私保护：CV技术的应用往往涉及到个人隐私，例如监控和人脸识别等，需要考虑隐私保护的问题。
文本生成各评价指标详解
yangyanbao8389的博客
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文章目录 前言 基于词重叠率的方法 机器翻译 & 摘要 常用指标 BLEU ROUGE NIST METEOR TER data to text 常用指标 relation generation (RG) content selection (CS) content ordering (CO) 如何实现上述的评价指标 Coverage Distinct image caption 常用指标 CIDEr 好处 SPIC
目标检测评价指标mmAP（入门视角）
Nick Blog
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1. 目标检测与图像分类和语义分割的差别 图像分类对每张图片预测一个类别； 目标检测对每张图片预测多个检测框，每个检测框需要正确预测类别并尽可能的让检测框定位准确； 语义分割对每张图片里的每个像素预测一个类别； 总的来说，图像分类和语义分割都是结构化预测任务，而目标检测是非结构化预测任务，也就是说每张图片真值框数目和预测框数目并非一一对应的。 2. 目标检测评价指标应该关心哪些事？ 目标检测的预测结果包含（类别，bbox），那么评价指标也应该从这个指标出发： 类别一致； bbox IoU越大越好.
统计学cv值是什么意思_【1080.】辨析丨啥？统计上还有q值，和P值啥关系？
weixin_39701288的博客
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