目标检测模型评估指标
目标检测模型评估指标
2024年10月24日修改
模型评估指标详解
目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标并用矩形框确定它们的位置、大小和类别。 在目标检测领域需要衡量每个检测算法的好坏,因此定义了很多指标。各个算法经过检测后得到每个物体的检测框和置信度,然后根据该值来计算指标值,从而来评估各个算法的优劣。每个指标各不相同,下面详细阐述每个指标的概念和计算方法。
IoU(交并比)
交并比(Intersection over Union) 是一种评估指标,用于衡量目标检测器在特定数据集上的准确性。任何提供预测边界框作为输出的算法都可以使用 IoU 进行评估。
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R1:真实的边界框矩形的范围;
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R2:预测出来的矩形的范围;
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Rol:R1和R2重合的范围。
它的计算可以简单的用下图表示:
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