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目标检测中的常见指标

news 2026/2/7 13:48:59

概念引入：

TP：True Positive  IoU > 阈值       检测框数量

FP:   False Positive IoU < 阈值      检测框数量

FN:   False Negative                       漏检框数量

Precision:查准率

\frac{TP}{TP + FP}

Recall:查全率（召回率）

\frac{TP}{TP + FN}

AP：P-R曲线下的面积

P-R曲线：Precision-Recall曲线

mAP:mean Average Precision  各类别AP的平均值

coco数据集评价指标官网解释：

COCO - Common Objects in Context (cocodataset.org)icon-default.png?t=N7T8https://cocodataset.org/#detection-eval

COCO Evaluation Result

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概念引入&#xff1a; TP&#xff1a;True Positive IoU > 阈值 检测框数量 FP: False Positive IoU < 阈值 检测框数量 FN: False Negative 漏检框数量 Precision:查准率 Recall:查全率&#xff08;召回率&#xff09; AP&am…...

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如何编写高效的正则表达式？

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