yolov5的AP、map计算公式
时间: 2023-10-23 12:51:03 浏览: 208
YoloV5的AP(Average Precision)和mAP(mean Average Precision)计算公式如下:
1. 对于每个类别,我们需要计算其AP值,AP的计算方式如下:
- 首先,我们需要将预测框按照其置信度从高到低排序。
- 然后,我们计算在不同阈值下的精确率和召回率,其中阈值从0到1变化。
- 接下来,我们绘制精确率-召回率曲线,并计算曲线下的面积,即AP值。
2. 对于所有类别,我们需要计算它们的平均精度mAP,即所有类别AP的平均值。
其中,精确率(precision)和召回率(recall)的计算公式如下:
- 精确率 = 正确检测的目标数 / 检测出的目标数
- 召回率 = 正确检测的目标数 / 样本中存在的目标数
注意:以上是对于单张图片的AP和mAP计算公式。在YoloV5中,我们还需要对多张图片的AP和mAP进行平均,得到最终的AP和mAP值。
相关问题
YOLOV5的map计算公式
YOLOv5中的mAP计算公式是根据Pascal VOC Challenge的评估标准来计算的。具体公式如下:
mAP = (AP_50 + AP_55 + AP_60 + AP_65 + AP_70 + AP_75) / 6
其中,AP_x表示当IoU阈值为x时的平均精度(Average Precision)。在计算AP时,首先需要对所有检测结果按照置信度从高到低进行排序,然后根据不同的IoU阈值计算精度。具体步骤如下:
1. 对所有检测结果按照置信度从高到低进行排序;
2. 对每个类别分别计算Precision-Recall曲线;
3. 计算Precision-Recall曲线下的面积,即AP。
在YOLOv5中,mAP是通过计算不同IoU阈值下的AP来得到的,其中IoU阈值分别为0.50、0.55、0.60、0.65、0.70和0.75。最终的mAP是这些AP的平均值。
yolov5 map计算公式
Yolov5中的mAP(mean Average Precision)计算公式是根据Pascal VOC的标准进行计算的。具体的计算过程如下:
1. 首先,对于每个类别,将预测框按照置信度从高到低进行排序。
2. 然后,根据预测框的置信度和真实框的重叠程度(IoU),计算每个预测框的Precision和Recall。
3. 接着,根据不同的置信度阈值,计算Precision-Recall曲线。
4. 最后,根据Precision-Recall曲线下的面积来计算每个类别的AP,并取所有类别AP的平均值得到mAP。
具体的公式如下:
1. Precision = True Positive / (True Positive + False Positive)
2. Recall = True Positive / (True Positive + False Negative)
3. Precision-Recall曲线下的面积可以通过插值的方法进行计算,常用的有11-point插值和AP插值两种方法。
4. 最后,mAP可以通过计算所有类别的AP的平均值得到。
需要注意的是,Yolov5中的mAP计算可能会有一些细微的差别,具体的实现细节可以参考Yolov5的源代码或相关文档。