使用python实现ANMRR
时间: 2023-05-19 19:02:42 浏览: 44
ANMRR是一种用于评估图像检索算法性能的指标,可以通过以下代码使用Python实现:
```python
import numpy as np
def ANMRR(distances, labels):
num_queries = distances.shape[0]
ranks = np.argsort(distances, axis=1)
ranks_labels = labels[np.arange(num_queries)[:, np.newaxis], ranks]
ranks_labels[ranks_labels != 0] = 1
ranks_labels_sum = np.cumsum(ranks_labels, axis=1)
num_relevant_images = np.sum(labels, axis=1)
num_relevant_images[num_relevant_images == 0] = 1
ranks_labels_sum_norm = ranks_labels_sum / num_relevant_images[:, np.newaxis]
ranks_labels_sum_norm_avg = np.mean(ranks_labels_sum_norm, axis=0)
return np.mean(ranks_labels_sum_norm_avg)
```
其中,distances是一个二维数组,表示查询图像与检索图像之间的距离;labels是一个二维数组,表示每个图像是否与查询图像匹配,匹配为1,不匹配为0。函数返回ANMRR指标的值。
注意:这只是一个示例实现,具体实现可能因数据格式等因素而有所不同。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![xlsx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083732.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)