Mask-RCNN检验结果计算mAP值

一、mAP值的计算

P：precision,即准确率

R：recall，即召回率

PR曲线：即以precison和recall作为纵，横轴坐标的二维曲线。

AP值：Average Precision,即平均精确度

mAP值：Mean Average Precision,即平均AP值，是多个验证集求平均AP

True positives : 正样本被正确识别为正样本，飞机的图片被正确的识别成了飞机。
True negatives: 负样本被正确识别为负样本，大雁的图片没有被识别出来，系统正确地认为它们是大雁。
False positives: 假的正样本，即负样本被错误识别为正样本，大雁的图片被错误地识别成了飞机。
False negatives: 假的负样本，即正样本被错误识别为负样本，飞机的图片没有被识别出来，系统错误地认为它们是大雁。
 

P=检测正确/（检测正确+检测误以为正确）

R=检测正确/（检测正确+检测误以为错误）

AP: 就是Precision-recall 曲线下面的面积，通常来说一个越好的分类器，AP值越高。

mAP是多个类别AP的平均值。这个mean的意思是对每个类的AP再求平均，得到的就是mAP的值，mAP的大小一定在[0,1]区间，越大越好。该指标是目标检测算法中最重要的一个。