对数平均漏检率(Log Average Miss-rate,LAMR)
时间: 2024-05-28 11:10:27 浏览: 389
对数平均漏检率(Log Average Miss-rate,LAMR)是衡量目标检测算法性能的一项指标。它的计算方式是先计算出每个类别的漏检率(Miss-rate),再对这些漏检率取对数,最后求平均值。漏检率是指目标没有被检测到的比例,因此漏检率越低,模型性能越好。使用对数可以更好地反映漏检率的变化,例如将漏检率从 0.1 提高到 0.2 和将漏检率从 0.01 提高到 0.02 对应的对数差异是一样的。LAMR 越低,意味着模型性能越好。
相关问题
log average miss rate在yolov4中
Log average miss rate (LAMR)是一种计算目标检测算法性能的指标,它度量的是在不同的误检率下漏检率的均值的对数。在YOLOv4中,LAMR是作为一个评估指标来使用的,用于评估模型在COCO数据集上的性能。YOLOv4使用LAMR作为主要的评估指标,同时也使用了其他指标,例如AP、AP50、AP75等。LAMR越低,代表模型的性能越好,因为它表示模型在不同误检率下的平均漏检率较低。
{ logp1 log(1-p1)
"logp1" 表示 p1 取值为 1 时的自然对数,也即 log(p1)。
"log(1-p1)" 表示 p1 取值为 0 时的自然对数,也即 log(1-p1)。
对于数值范围在 0 到 1 之间的概率 p1,有以下几种情况:
当 p1 = 0 时,logp1 的计算结果是负无穷大,因为 log(0) 的结果为负无穷大。
当 p1 = 1 时,logp1 的计算结果是 0,因为 log(1) 的结果为 0。
当 0 < p1 < 1 时,logp1 的计算结果是一个负数,具体数值取决于 p1 的大小。而 log(1-p1) 的计算结果也是一个负数,取决于 p1 的大小。
若 p1 较接近 0,则 logp1 趋近于负无穷大,log(1-p1) 趋近于 0。
若 p1 较接近 1,则 logp1 趋近于 0,log(1-p1) 趋近于负无穷大。
总结来说,logp1 和 log(1-p1) 的结果都是负数,其中 logp1 的结果在 p1 为 0 时为负无穷大,在 p1 为 1 时为 0。而 log(1-p1) 的结果在 p1 为 0 时为 0,在 p1 为 1 时为负无穷大。对于其他 0 到 1 之间的概率 p1,logp1 和 log(1-p1) 的结果都是负数,数值会随着 p1 的接近 0 或 1 而逐渐趋近负无穷大或 0。