准确率，召回率，mAP(mean average precision)解释

　

召回率

准确率Precision

召回率Recall

其实这个翻译相当蛋疼。。。

recall最合理的翻译应该是 查全率

而Precision的最合理的翻译应该是查准率

这样就很容易理解了，假设一个班级有10个学生，5男5女

你用机器找女生，机器返回了一下结果：

| 男 | 女 | 女 | 男 | 女 | 男 |

那么查准率为：3/6 = 0.5（返回的6个结果只有3个正确）

查全率为: 3/5 = 0.6 （所有女生有5个，但只找到3个）

---

然后就是mAP的解释了，一张图可以说明：

在多个类别的检测中，算出召回率从0到1时的准确率（同一召回率取最高的准确率），计算准确率的平均值。然后对所有类别求平均就可以得到mAP了。

---

实际的detection比赛中，有多个benchmark。下图是COCO比赛的截图，截止到2017年10月5号：

AveragePrecision(AP):'>averagePrecision(AP):$AveragePrecision(AP):$

AP'>AP$AP$    % AP at IoU=0.50:0.05:0.95 (primary challenge metric)

AP'>AP$AP$^50'>50$50$    % AP at IoU=0.50 (pascal VOC metric)

AP'>AP$AP$^75'>75$75$    % AP at IoU=0.75 (strict metric)

---

APAcrossScales:'>APAcrossscales:$APAcrossScales:$

AP'>AP$AP$^S'>S$S$    % AP for small objects: area < 322'>322${32}^2$

AP'>AP$AP$^M'>M$M$    % AP for medium objects: 322'>322${32}^2$ < area < 962'>962${96}^2$

AP'>AP$AP$^L'>L$L$    % AP for large objects: area > 962'>962${96}^2$

---

AverageRecall(AR):'>AverageRecall(AR):$AverageRecall(AR):$

AR'>AR$AR$¹    % AR given 1 detection per image

AR'>AR$AR$¹⁰    % AR given 10 detections per image

AR'>AR$AR$¹⁰⁰    % AR given 100 detections per image

---

ARAcrossScales:'>ARAcrossScales:$ARAcrossScales:$

AR'>AR$AR$^S'>S$S$    % AR for small objects: area < 322'>322${32}^2$

AR'>AR$AR$^M'>M$M$    % AR for medium objects: 322'>322${32}^2$ < area < 962'>962${96}^2$

AR'>AR$AR$^L'>L$L$    % AR for large objects: area > 962'>962${96}^2$

文章最后发布于: 2018-06-27 22:36:04

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