每日一博 | 详解目标检测模型的评价指标及代码实现
摘要:为了评价模型的泛化能力,即判断模型的好坏,我们需要用某个指标来衡量,有了评价指标,就可以对比不同模型的优劣,并通过这个指标来进一步调参优化模型。 本文分享自华为云社区《目标检测模型的评价指标详解及代码实现》,作者:嵌入式视觉。 前言 为了了解模型的泛化能力,即判断模型的好坏,我们需要用某个指标来衡量,有了评价指标,就可以对比不同模型的优劣,并通过这个指标来进一步调参优化模型。对于分类和回归两类监督模型,分别有各自的评判标准。 不同的问题和不同的数据集都会有不同的模型评价指标,比如分类问题,数据集类别平衡的情况下可以使用准确率作为评价指标,但是现实中的数据集几乎都是类别不平衡的,所以一般都是采用 AP 作为分类的评价指标,分别计算每个类别的 AP,再计算mAP。 一,精确率、召回率与F1 1.1,准确率 准确率(精度) – Accuracy,预测正确的结果占总样本的百分比,定义如下: 准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 错误率和精度虽然常用,但是并不能满足所有任务需求。以西瓜问题为例,假设瓜农拉来一车西瓜,我们用训练好的模型对西瓜进行判别,现如精度只能衡量有多少比例...


