视频目标检测 roc曲线
时间: 2023-11-23 16:07:10 浏览: 32
视频目标检测的 ROC 曲线是用于评估模型性能的一种常见方法。ROC 曲线是以假阳性率(False Positive Rate,FPR)为横坐标,真阳性率(True Positive Rate,TPR)为纵坐标,绘制出来的曲线。在视频目标检测中,假阳性率指的是模型将背景误判为目标的概率,真阳性率指的是模型正确检测到目标的概率。ROC 曲线越靠近左上角,说明模型的性能越好。
相关问题
目标检测性能指标代码
目标检测的性能指标包括精度和速度两个方面。常用的精度指标有mAP(mean average precision)、PR曲线、ROC曲线等;常用的速度指标有FPS(frames per second,每秒处理帧数)、推理时间等。以下是使用Python和OpenCV计算mAP的示例代码:
```python
import numpy as np
def calculate_iou(box1, box2):
x1, y1, w1, h1 = box1
x2, y2, w2, h2 = box2
xi1 = max(x1, x2)
yi1 = max(y1, y2)
xi2 = min(x1 + w1, x2 + w2)
yi2 = min(y1 + h1, y2 + h2)
iw = max(xi2 - xi1, 0)
ih = max(yi2 - yi1, 0)
ua = (w1 * h1 + w2 * h2 - iw * ih)
iou = iw * ih / ua
return iou
def calculate_ap(gt_boxes, pred_boxes, iou_threshold=0.5):
tp = [0] * len(pred_boxes)
fp = [0] * len(pred_boxes)
gt_detected = [False] * len(gt_boxes)
pred_scores = [box[0] for box in pred_boxes]
order = np.argsort(pred_scores)[::-1]
for i in order:
_, pred_box, pred_class = pred_boxes[i]
max_iou = -float('inf')
max_idx = -1
for j, gt_box in enumerate(gt_boxes):
if pred_class != gt_box[0]:
continue
iou = calculate_iou(pred_box, gt_box[1:])
if iou > max_iou:
max_iou = iou
max_idx = j
if max_iou >= iou_threshold:
if not gt_detected[max_idx]:
tp[i] = 1
gt_detected[max_idx] = True
else:
fp[i] = 1
else:
fp[i] = 1
tp_acc = np.cumsum(tp)
fp_acc = np.cumsum(fp)
recall = tp_acc / len(gt_boxes)
precision = tp_acc / (tp_acc + fp_acc)
ap = 0
for t in np.arange(0, 1.1, 0.1):
if np.sum(recall >= t) == 0:
p = 0
else:
p = np.max(precision[recall >= t])
ap += p / 11
return ap
def calculate_map(gt_boxes_list, pred_boxes_list, iou_threshold=0.5):
aps = []
for c in range(len(gt_boxes_list)):
gt_boxes = gt_boxes_list[c]
pred_boxes = pred_boxes_list[c]
ap = calculate_ap(gt_boxes, pred_boxes, iou_threshold)
aps.append(ap)
map = sum(aps) / len(aps)
return map
```
多源融合目标检测算法评价指标
多源融合目标检测算法的评价指标通常包括以下几个方面:
1.准确率(Precision):指检测出的目标中真实目标的比例,即检测结果中真阳性(True Positive)的数量除以真阳性和假阳性(False Positive)的总数。
2.召回率(Recall):指真实目标中被检测出的比例,即检测结果中真阳性的数量除以真阳性和假阴性(False Negative)的总数。
3.平均精度(Average Precision,AP):是准确率-召回率曲线下的面积,用于评估检测器的性能。
4.漏检率(Miss Rate):指真实目标中未被检测出的比例,即假阴性的数量除以真阳性和假阴性的总数。
5.虚警率(False Alarm Rate):指检测结果中错误报警的比例,即假阳性的数量除以真阳性和假阳性的总数。
6.均衡误差(Balanced Error Rate,BER):是漏检率和虚警率的平均值,用于评估检测器的整体性能。
7.精度-召回率曲线(Precision-Recall Curve,PRC):是以召回率为横坐标,准确率为纵坐标的曲线,用于评估检测器在不同召回率下的性能。
8.ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve):是以虚警率为横坐标,漏检率为纵坐标的曲线,用于评估检测器在不同虚警率下的性能。
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