mAP和Precision,Recall之间的关系
时间: 2023-06-12 19:05:16 浏览: 131
mAP (mean Average Precision) 是一种常用的目标检测算法评估指标,而 Precision 和 Recall 是其中的两个基本指标。
Precision(精确率)指的是检测出的正样本中,真正为正样本的比例,即 TP/(TP+FP)。
Recall(召回率)指的是所有正样本中被检测出来的比例,即 TP/(TP+FN)。
mAP 是对 Precision-Recall 曲线下面积的平均值,表示平均精度。Precision-Recall 曲线是以不同的阈值为横坐标,以 Precision 和 Recall 为纵坐标的曲线。mAP 能够评估整个 Precision-Recall 曲线,因此能够更全面地评估目标检测算法的性能。
在目标检测中,Precision 和 Recall 通常是相互矛盾的,即提高 Precision 往往会导致 Recall 的下降,反之亦然。因此需要在二者之间进行权衡,以达到最优的检测效果。mAP 作为综合指标能够综合考虑 Precision 和 Recall,因此也是一种很好的评估方法。
相关问题
precision recall map
Precision(精确率)是指在所有被识别为正样本的样本中,真正为正样本的比例。它的计算公式是:precision = tp / (tp + fp),其中tp表示真正为正样本的数量,fp表示误识别为正样本的数量。在给定的例子中,precision = 0.75,意味着识别为飞机的图片中,真正为飞机的图片占比为0.75。
Recall(召回率)是指在所有真正的正样本中,被正确识别为正样本的比例。它的计算公式是:recall = tp / (tp + fn),其中tp表示真正为正样本的数量,fn表示未被识别为正样本的数量。在给定的例子中,recall = 0.6,即所有飞机图片中,有0.6的飞机被正确识别为飞机。
mAP(平均精度均值)是目标检测中常用的评估指标,用于衡量模型的性能。mAP是Precision-Recall曲线下的面积,表示所有可能的阈值下的平均精度值。mAP的范围在0到1之间,数值越高表示模型性能越好。
计算recall和precision以及map代码
以下是计算recall、precision和map的Python代码:
```python
def recall(actual, predicted):
true_positives = len(set(actual) & set(predicted))
false_negatives = len(actual) - true_positives
return true_positives / (true_positives + false_negatives)
def precision(actual, predicted):
true_positives = len(set(actual) & set(predicted))
false_positives = len(predicted) - true_positives
return true_positives / (true_positives + false_positives)
def average_precision(actual, predicted):
score = 0.0
hits = 0.0
for i, p in enumerate(predicted):
if p in actual and p not in predicted[:i]:
hits += 1.0
score += hits / (i+1.0)
if hits == 0.0:
return 0.0
return score / hits
def mean_average_precision(actual, predicted):
return np.mean([average_precision(a, p) for a, p in zip(actual, predicted)])
```
其中,`actual`和`predicted`都是列表类型,分别表示实际值和预测值。`recall`和`precision`分别计算召回率和精确率,`average_precision`计算平均精度,`mean_average_precision`计算平均平均精度。