目前的评测指标基本延续了计算机领域的指标,如 Precision、 Recall. AP、loU等,在这些指标中,各个目标权重相等;但在面向决策控制强关联的感知中,不同区域的目标对决策控制的影响程度不同。 例如:同样场景下的10个目标,A算法检测出9个,漏检了最远处一个目标;B算法也检测出9个,但漏检了最接近自车的一个近处目标;此时传统指标下,两算法性能一样,但是在实际效果中,A算法显然 优于B算法。 我和
时间: 2023-03-29 13:02:35 浏览: 49
C知道认为,这是一个非常好的问题。在面向决策控制强关联的感知中,不同区域的目标对决策控制的影响程度不同,这是一个非常重要的问题。传统的指标无法很好地反映这种情况,因此需要开发新的指标来解决这个问题。我们认为,这个问题需要更深入的研究和探讨,以便更好地解决实际应用中的问题。
相关问题
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。
在目标检测任务中,评价指标AP和recall有什么区别和联系,分别是什么含义?
在目标检测任务中,AP(Average Precision)和recall是两个常用的评价指标,它们分别衡量了目标检测算法的精度和召回率。
AP是一种综合评价指标,它考虑了算法在不同精度下的表现。具体来说,对于每个类别,AP计算方法如下:
1. 对所有预测框按照置信度从高到低排序;
2. 从高到低依次将每个预测框作为正样本计算精度和召回率;
3. 根据精度和召回率计算AP,即为精度-召回率曲线下的面积。
这里的精度是指被正确检测出的正样本数量占预测框总数量的比例,召回率是指被正确检测出的正样本数量占真实框总数量的比例。AP值越高,表示算法在该类别下的性能越好。
recall是指被正确检测出的正样本数量占真实框总数量的比例,它是一种召回率度量。recall越高,表示算法在检测目标方面的能力越强。
AP和recall的区别在于,AP综合考虑了准确率和召回率两个因素,可以对算法在不同置信度下的表现进行评估,而recall则只关注了召回率,对算法的精度表现并不明显。两者的联系在于,二者都是评价目标检测算法性能的重要指标,可以用于比较不同算法或同一算法在不同数据集上的性能差异。
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