1.對於某個類別
c c
，在某一張上，首先計算
c' role="presentation" style="position: relative;">c
c在一張上的pr
ecis
ion pre
cisi
on
：precis
ion=
在一張圖
片上類別
c識別正
確的個數
（也就是
iou>
0.5）/一
張**上
類別c的
總個數 pre
cisi
on=在
一張圖片
上類別c
識別正確
的個數（
也就是i
ou
>
0.5）/一
張圖片上
類別c的
總個
數2.依然對於某個類別
c c
，可能在多張上有該類別，下面計算類別
c' role="presentation" style="position: relative;">cc的
apa
p指數：ap
=每張圖
片上的p
reci
sion
求和/含
有類別c
的**數
目 ap=
每張圖片
上的pr
ecis
ion求
和/含有
類別c的
圖片數目
3.對於整個資料集，存在多個類別c1
、c2、
c3c 1、
c2、c
3：ma
p=上一
步計算的
所有類別
的ap和
/總的類
別數目 map
=上一步
計算的所
有類別的
ap和/
總的類別
數目
相當於所有類別的ap的平均值
名詞解釋 物體檢測中的mAP含義
目標檢測模型中的一種效能評估指標 precision 在一張上類別c識別正確的個數 也就是iou 0.5 一張上類別c的總個數precision 在一張上類別c識別正確的個數 也就是iou 0.5 一張上類別c的總個數 ap 每張上的precision求和 含有類別c的數目ap 每張上的precis...
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