目标检测
map的计算，[email protected] [email protected]:.95的含义
检测网络的输出有置信度和bbox的位置。根据这两个的综合评价得到一个准确的指标：ap，map。
[email protected]:mean Average Precision,就是给每一类分别计算AP,然后做mean平均。
如果有多类目标，求一个平均值就是map值。
以上这种方法只根据置信度得到的多组p-r值。一般默认iou阈值是0.5.即大于0.5的认为是目标。这种方法得到的map称为[email protected]
还有一种是[email protected]:.95。是把iou从0.5~0.95,每隔0.05计算一个map，最后把这些map求平均得到的。
图像分割
PA：像素准确率
对应：准确率（Accuracy）
含义：预测类别正确的像素数占总像素数的比例
CPA：类别像素准确率
对应：精准率（Precision）
含义：在类别 i 的预测值中，真实属于 i 类的像素准确率，换言之：模型对类别 i 的预测值有很多，其中有对有错，预测对的值占预测总值的比例
MPA：类别平均像素准确率
含义：分别计算每个类被正确分类像素数的比例，即：CPA，然后累加求平均
MPA = sum(Pi) / 类别数
IoU：交并比
含义：模型对某一类别预测结果和真实值的交集与并集的比值
MIoU：平均交并比
含义：模型对每一类预测的结果和真实值的交集与并集的比值，求和再平均的结果