【目标识别学习笔记系列】附录一、评价指标（Iou，mAP，Fps）

一、交并比

   物体检测需要定位出物体的bounding box，就像下面的图片一样，我们不仅要定位出车辆的bounding box 我们还要识别出bounding box 里面的物体就是车辆。对于bounding box的定位精度，有一个很重要的概念，因为我们算法不可能百分百跟人工标注的数据完全匹配，因此就存在一个定位精度评价公式：IOU。

IOU定义了两个bounding box的重叠度，如下图所示：

矩形框A、B的一个重合度IOU计算公式为：

IOU=(A∩B)/(A∪B)

就是矩形框A、B的重叠面积占A、B并集的面积比例:

IOU=SI/(SA+SB-SI)

二、mAP(均值平均精度）

我们使用loU看检测是否正确需要设定一个阈值，最常用的阈值是0.5，即如果loU>0.5，则认为是真实的检测(true detection)，否则认为是错误的检测(false detection)。我们现在计算模型得到的每个检测框(置信度阈值后)的loU值。用计算出的loU值与设定的loU阈值(例如0.5)比较，就可以计算出每个图像中每个类的正确检测次数(A)。对于每个图像，我们都有ground truth的数据(即知道每个图像的真实目标信息),因此也知道了该图像中给定类别的实际目标(B)的数量。我们也计算了正确预测的数量(A)（True possitive）。因此：

对于一类物体在一张图像上的精度：

即给定一张图像的类别C的Precision=图像正确预测(True Positives)的数量 / 在图像张这一类的总的目标数量。 

对于一类物体在所有图上的精度：
假如现在有一个给定的类，验证集中有100个图像，并且我们知道每个图像都有其中的所有类(基于ground truth)。所以我们可以得到100个精度值，计算这100个精度值的平均值，得到的就是该类的平均精度。 

即一个C类的平均精度=在验证集上所有的图像对于类C的精度值的和 / 有类C这个目标的所有图像的数量。 

对于所有类物体在所有图上的精度：
现在加入我们整个集合中有20个类，对于每个类别，我们都先计算loU，接下来计算精度,然后计算平均精度。所有我们现在有20个不同的平均精度值。使用这些平均精度值，我们可以轻松的判断任何给定类别的模型的性能。 
但是问题是使用20个不同的平均精度使我们难以度量整个模型，所以我们可以选用一个单一的数字来表示一个模型的表现(一个度量来统一它们),我们可以取所有类的平均精度值的平均值，即MAP(均值平均精度)。 

mAP=所有类别的平均精度求和除以所有类别，即数据集中所有类的平均精度的平均值。

使用mAP值时我们需要满足一下条件： 
(1) mAP总是在固定的数据集上计算 
(2)它不是量化模型输出的绝对度量，但是是一个比较好的相对度量。当我们在流行的公共数据集上计算这个度量时，这个度量可以很容易的用来比较不同目标检测方法 
(3)根据训练中类的分布情况，平均精度值可能会因为某些类别(具有良好的训练数据)非常高(对于具有较少或较差数据的类别)而言非常低。所以我们需要mAP可能是适中的，但是模型可能对于某些类非常好，对于某些类非常不好。因此建议在分析模型结果的同时查看个各类的平均精度，这些值也可以作为我们是不是需要添加更多训练样本的一个依据。

三、检测速率（Fps）

1秒内识别的图像数（帧数）

 

四、IOU的python实现

具体实现过程请移步：https://www.pyimagesearch.com/2016/11/07/intersection-over-union-iou-for-object-detection/

参考博客：

https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51218250

https://blog.csdn.net/katherine_hsr/article/details/79266880