机器学习算法评估指标——2D目标检测_2d average precision (ap)-程序员宅基地

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目标检测是计算机视觉领域的传统任务,需要识别出图像上存在的物体,给出对应的类别,并将该物体的位置通过最小包围框(Bounding box)的方式给出。下面介绍2D目标检测任务的常用评价指标。

IoU(Intersection over Union)

  • 定义:交并比,两个矩形框交集的面积与并集的面积之比
  • 范围:0~100%
  • 用途:判断两个矩形框的重叠程度,值越高则重叠程度越高,即两个框越靠近
  • IoU 和 Overlap Rate 定义是完全相同的,只不过在检测任务中常写作IoU,在跟踪任务中常写作 Overlap Rate

IoU threshold

  • 定义:需要人为设定的IoU的阈值,高于该阈值的矩形框被认为是命中目标,反之则被认为未命中
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