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目标检测中COCO评估指标中每个指标的具体含义说明:AP、AR

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33.【基于深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】34.【基于深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】
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41.【基于深度学习的遥感地理空间物体检测系统】42.【基于深度学习的无人机视角地面物体检测系统】
43.【基于深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】44.【基于深度学习的野外火焰烟雾检测系统】
45.【基于深度学习的脑肿瘤智能检测系统】46.【基于深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】
47.【基于深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】48.【基于深度学习的车辆检测追踪与流量计数系统】
49.【基于深度学习的行人检测追踪与双向流量计数系统】50.【基于深度学习的反光衣检测与预警系统】
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55.【基于深度学习的水果质量好坏智能检测系统】56.【基于深度学习的蔬菜目标检测与识别系统】
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59.【基于深度学习的工业螺栓螺母检测】60.【基于深度学习的金属焊缝缺陷检测系统】
61.【基于深度学习的链条缺陷检测与识别系统】62.【基于深度学习的交通信号灯检测识别】
63.【基于深度学习的草莓成熟度检测与识别系统】64.【基于深度学习的水下海生物检测识别系统】
65.【基于深度学习的道路交通事故检测识别系统】66.【基于深度学习的安检X光危险品检测与识别系统】
67.【基于深度学习的农作物类别检测与识别系统】68.【基于深度学习的危险驾驶行为检测识别系统】
69.【基于深度学习的维修工具检测识别系统】70.【基于深度学习的维修工具检测识别系统】
71.【基于深度学习的建筑墙面损伤检测系统】72.【基于深度学习的煤矿传送带异物检测系统】
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77.【基于深度学习的心脏超声图像间隔壁检测分割与分析系统】78.【基于深度学习的心脏超声图像间隔壁检测分割与分析系统】
79.【基于深度学习的果园苹果检测与计数系统】80.【基于深度学习的半导体芯片缺陷检测系统】
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91.【基于深度学习的蛀牙智能检测与语音提示系统】92.【基于深度学习的皮肤癌智能检测与语音提示系统】

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《------正文------》

目录

  • 引言
  • COCO评估指标详细说明
      • 平均精度(Average Precision, AP)
      • 平均召回率(Average Recall, AR)
  • 参数解释

引言

在目标检测模型中,经常会使用COCO评估指标作为评估模型性能优劣的标准,如下图。那么每一行的评估指标的具体含义是什么?本文将详细介绍
在这里插入图片描述

COCO评估指标详细说明

以下是 COCO 数据集评估中每个指标的具体含义:

平均精度(Average Precision, AP)

  1. AP (IoU=0.50:0.95 | area=all | maxDets=100)

    • 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95(步长为 0.05)范围内,所有类别和所有物体大小的平均精度。
    • 值:0.513
  2. AP (IoU=0.50 | area=all | maxDets=100)

    • 表示在 IoU 阈值为 0.5 时,所有类别和所有物体大小的平均精度。
    • 值:0.654
  3. AP (IoU=0.75 | area=all | maxDets=100)

    • 表示在 IoU 阈值为 0.75 时,所有类别和所有物体大小的平均精度。
    • 值:0.637
  4. AP (IoU=0.50:0.95 | area=small | maxDets=100)

    • 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内,小物体(面积小于 32² 像素)的平均精度。
    • 值:0.787
  5. AP (IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100)

    • 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内,中等物体(面积在 32² 和 96² 像素之间)的平均精度。
    • 值:0.516
  6. AP (IoU=0.50:0.95 | area=large | maxDets=100)

    • 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内,大物体(面积大于 96² 像素)的平均精度。
    • 值:0.630

平均召回率(Average Recall, AR)

  1. AR (IoU=0.50:0.95 | area=all | maxDets=1)

    • 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内,每张图像最多检测 1 个目标时的所有类别和所有物体大小的平均召回率。
    • 值:0.117
  2. AR (IoU=0.50:0.95 | area=all | maxDets=10)

    • 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内,每张图像最多检测 10 个目标时的所有类别和所有物体大小的平均召回率。
    • 值:0.649
  3. AR (IoU=0.50:0.95 | area=all | maxDets=100)

    • 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内,每张图像最多检测 100 个目标时的所有类别和所有物体大小的平均召回率。
    • 值:0.810
  4. AR (IoU=0.50:0.95 | area=small | maxDets=100)

    • 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内,每张图像最多检测 100 个目标时的小物体的平均召回率。
    • 值:0.810
  5. AR (IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100)

    • 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内,每张图像最多检测 100 个目标时的中等物体的平均召回率。
    • 值:0.807
  6. AR (IoU=0.50:0.95 | area=large | maxDets=100)

    • 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内,每张图像最多检测 100 个目标时的大物体的平均召回率。
    • 值:0.877

参数解释

  • IoU:交并比(Intersection over Union),用于衡量预测框与真实框的重叠程度。
  • area:物体大小分类:
    • all:所有物体大小。
    • small:小物体(面积 < 32² 像素)。
    • medium:中等物体(面积在 32² 和 96² 像素之间)。
    • large:大物体(面积 > 96² 像素)。
  • maxDets:每张图像最多检测的目标数量。

这些指标综合反映了模型在不同 IoU 阈值、物体大小和检测数量限制下的性能表现。


在这里插入图片描述

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