檢測率計算，根據目標真實座標文字和檢測結果座標文字

#include  #include  #include  #include using namespace cv;

using namespace std;
//分割字串
void splitstring(const std::string& s, std::vector& v, const std::string& c)
if (pos1 != s.length())
v.push_back(s.substr(pos1));
}//模板函式：將string型別變數轉換為常用的數值型別（此方法具有普遍適用性）
template type stringtonum(const string& str)
//將檔案中的字串轉成座標向量
vector> readfiletovector(const string& infile)
originpoints.push_back(tp);
tp.clear();
v.clear();
} return originpoints;
}double distancetwopoints(point2d p, point2d q)
//判斷兩個座標是否匹配，這裡根據兩點之間距離作為度量
int matchpoint(vectora, vectorb, double th)
int countp = 0;
for (int i = 0; i < b.size();++i) //b 參照 a進行匹配，成功加1結束
}} return countp;
}int main()
double fdr = (double)matchpoints / allpoints;
cout << fdr << endl;
return 0;
}

目標檢測計算mAP

參考1 pascal voc從2007開始用interpolated法計算map coco的map低的原因 coco資料集結果評估 ssd計算map faster r cnn計算map coco資料annotation內容,bbox是 x,y,width,height 畫pr曲線 使用cocoapi...

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iou是交並比 intersection over union 是目標檢測中使用的乙個概念是產生的候選框 candidate bound 與原標記框 ground truth bound 的交疊率，即它們的交集與並集的比值。最理想情況是完全重疊，即比值為1。在多目標跟蹤中，用來判別跟蹤框和目標檢測框...

目標檢測 IoU 計算

我們先考慮一維的情況 令 a x 1,x 2 b y 1,y 2 若想要 a 與 b 有交集，需要滿足如下情況 簡言之，要保證 a 和 b 的最大值中最小的那個減去它們中的最小值中最大的那個即可獲得公共部分，實現如下 class anchor def init self,base size 16 s...