随笔分类 - 目标检测
深度学习目标检测算法
摘要:
mAP(mean average precision)是目标检测算法中衡量算法识别精度的指标,在计算mAP之前,需要先了解一些前置内容: 准确率 在分类算法中,将分类正确的样本在所有样本中的数量比例称之为准确率。一般来说,对于数据分布均衡的样本,该指标能够正确地评估分类算法的分类效果,但是,当数据分
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mAP(mean average precision)是目标检测算法中衡量算法识别精度的指标,在计算mAP之前,需要先了解一些前置内容: 准确率 在分类算法中,将分类正确的样本在所有样本中的数量比例称之为准确率。一般来说,对于数据分布均衡的样本,该指标能够正确地评估分类算法的分类效果,但是,当数据分
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摘要:
在目标检测中,经常需要计算预测回归框和真实回归框的交并比(Intersection Over Union,IOU),也称重叠度,计算公式如下。 \(IOU = \frac{预测回归框与真实回归框的交集}{预测回归框与真实回归框的并集}\) 由于回归框只是确定物体的位置,不需要考虑物体的倾斜、
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在目标检测中,经常需要计算预测回归框和真实回归框的交并比(Intersection Over Union,IOU),也称重叠度,计算公式如下。 \(IOU = \frac{预测回归框与真实回归框的交集}{预测回归框与真实回归框的并集}\) 由于回归框只是确定物体的位置,不需要考虑物体的倾斜、
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