已知AP、recall、precisin、gts、dets这些目标检测指标可以求出acc指标吗

不可以。虽然AP、recall、precision、gts、dets等目标检测指标可以用来评价检测算法的性能，但它们无法直接计算出acc指标。acc指标通常是用来衡量分类算法的准确性的度量，而目标检测涉及到目标定位和分类两个方面，因此不能直接计算出acc指标。通常需要将目标检测结果转化为分类结果，然后再用分类的acc指标进行计算。

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目标检测必学】快速理解IOU、Recall、Precision、AP、mAP检测指标

好的，我会为你解释目标检测中常用的指标。

1. IOU（Intersection over Union）：交并比，也称为重叠度，是目标检测中最基本的评估指标。它表示检测出的目标框与真实目标框之间的重叠程度，可以用来判断检测结果的准确性。IOU值越高，表示检测结果与真实目标越接近。

2. Recall（召回率）：指检测算法能够找出所有真实目标的能力。它是指检测器正确检测出的目标数与真实目标数之比。召回率越高，表示检测算法能够找到更多的真实目标。

3. Precision（精确率）：指检测算法检测出的目标中真实目标的比例。它是指检测器正确检测出的目标数与总检测出的目标数之比。精确率越高，表示检测算法能够准确地找到更多的真实目标。

4. AP（Average Precision）：平均精度，是目标检测中常用的评估指标之一。它是指在不同召回率下的平均精确率值。AP值越高，表示检测算法在不同召回率下的表现越好。

5. mAP（mean Average Precision）：平均精度均值，是指所有类别AP值的平均值。mAP值越高，表示检测算法在所有类别上的表现越好。

以上就是目标检测中常用的指标，希望能对你有所帮助。

目标检测AP评价指标公式含义

目标检测中的AP（Average Precision）是一种常用的评价指标，用于衡量目标检测算法在不同类别上的性能。AP的计算方式根据不同的数据集和评价方法可能会有所不同，这里我给出一种常见的计算方式。

首先，需要明确几个概念：
- TP（True Positive）：检测到的目标被正确地分类为正样本（目标存在）。
- FP（False Positive）：检测到的目标被错误地分类为正样本（目标不存在）。
- Precision（精确率）：TP与（TP + FP）的比值，表示正确分类为正样本的概率。
- Recall（召回率）：TP与（TP + FN）的比值，表示正样本被正确检测出的概率。
- FN（False Negative）：目标未被检测到，即目标存在但被错误地分类为负样本（目标不存在）。

AP的计算步骤如下：
1. 对于每个类别，首先按照预测结果的置信度进行排序。
2. 从置信度最高的预测开始，依次计算Precision和Recall，并绘制Precision-Recall曲线。
3. 通过计算Precision-Recall曲线下的面积（AUC），得到AP值。

AP值越高，表示目标检测算法在对应类别上的性能越好。同时，AP值还可以通过计算多个类别的平均值得到mAP（mean Average Precision），用于综合评估目标检测算法的性能。

需要注意的是，不同数据集和评价方法可能会对AP的计算方式有所调整，因此具体的计算公式可能会有所差异。以上是一种常见的计算方式的解释。