yolov5的AP、map计算公式
时间: 2023-10-23 13:44:32 浏览: 79
YOLOv5的AP和mAP计算公式如下:
1. Average Precision (AP)
AP是评估目标检测算法性能的重要指标。它是根据模型在不同IoU(Intersection over Union)阈值下的精度计算得出的。
首先,我们需要计算每个类别的AP值。对于每个类别,我们可以按照以下步骤计算AP:
- 按照置信度对预测框进行排序
- 根据排序后的预测框计算Precision和Recall
- 计算每个IoU阈值下的AP值
- 对所有IoU阈值下的AP值求平均
具体公式如下:
$$AP = \frac{1}{11} \sum_{r \in \{0.0, 0.1, ..., 1.0\}} AP_r$$
其中,$AP_r$表示在IoU阈值为$r$时的AP值。我们可以按照以下步骤计算$AP_r$:
- 计算Precision-Recall曲线
- 对Precision-Recall曲线下的面积进行积分
- 将积分结果除以类别中真实框的数量得到AP值
具体公式如下:
$$AP_r = \frac{\sum_{i=1}^{n} \Delta recall_i (precision_{i}^{r} + precision_{i-1}^{r})}{2n}$$
其中,$n$表示类别中真实框的数量,$\Delta recall_i$表示预测框在Recall从$i-1$到$i$的范围内增加的Recall值,$precision_{i}^{r}$表示在IoU阈值为$r$时,预测的前$i$个框中有多少个是正确的。
2. Mean Average Precision (mAP)
mAP是所有类别AP值的平均值。具体公式如下:
$$mAP = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} AP_i$$
其中,$N$表示类别的数量。