目标检测中常见指标以及COCO数据集评价标准

小菜菜笔记本

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目标检测常用的数据集：Pascal VOC， COCO 数据集。

TP(true positive)： 阳性，本来是目标，把它检测成目标。IOU大于阈值的检测框数量。

FP(false positive)： 假阳性，本来不是目标，把它检测成目标。IOU小于阈值的检测框数量。

FN(false negative)： 漏检的目标的个数。

Precision：TP/(TP+FP)准确率： 模型预测的所有目标中，预测正确的比例，也称查准率。

Recall：TP/(TP+FN)召回率： 在所有真实目标中，模型预测正确的目标比例，也称查全率。

AP： P-R曲线下面积。一个AP预测一个类别。

mAP： mean average precision，即各类别AP的平均值。

图1 弹幕说的真好，解开了ID疑惑。

置信度：bounding box 为某类物体的置信度。

IOU：BT和GT的交并比。

图2 计算AP值


图3 COCO数据集评价标准


图4 COCO评估结果

博主讲的真的太棒啦！极力推荐！！！

csdn编辑的好麻烦啊，查半天。