yolov5的AP、map计算公式
时间: 2023-11-19 21:32:11 浏览: 139
YOLOv5的AP和mAP是评估目标检测算法性能的指标,计算公式如下:
- AP(average precision):用于评价单个类别目标检测性能。
AP = ∫_0^1 p(r)dr
其中p(r)是在召回率为r时的精确度,即:
p(r) = max_{r′≥r}〖P(r′)〗
其中P(r)是召回率为r时的精确度。
- mAP(mean average precision):用于评估多个类别目标检测性能的整体表现。
mAP = (AP_1 + AP_2 + ... + AP_n) / n
其中n是类别数。
需要注意的是,YOLOv5的AP和mAP计算公式可能会因为具体实现而略有不同,比如是否考虑IoU阈值等因素。
相关问题
YOLOV5的map计算公式
YOLOv5中的mAP计算公式是根据Pascal VOC Challenge的评估标准来计算的。具体公式如下:
mAP = (AP_50 + AP_55 + AP_60 + AP_65 + AP_70 + AP_75) / 6
其中,AP_x表示当IoU阈值为x时的平均精度(Average Precision)。在计算AP时,首先需要对所有检测结果按照置信度从高到低进行排序,然后根据不同的IoU阈值计算精度。具体步骤如下:
1. 对所有检测结果按照置信度从高到低进行排序;
2. 对每个类别分别计算Precision-Recall曲线;
3. 计算Precision-Recall曲线下的面积,即AP。
在YOLOv5中,mAP是通过计算不同IoU阈值下的AP来得到的,其中IoU阈值分别为0.50、0.55、0.60、0.65、0.70和0.75。最终的mAP是这些AP的平均值。
yolov5 map计算公式
Yolov5中的mAP(mean Average Precision)计算公式是根据Pascal VOC的标准进行计算的。具体的计算过程如下:
1. 首先,对于每个类别,将预测框按照置信度从高到低进行排序。
2. 然后,根据预测框的置信度和真实框的重叠程度(IoU),计算每个预测框的Precision和Recall。
3. 接着,根据不同的置信度阈值,计算Precision-Recall曲线。
4. 最后,根据Precision-Recall曲线下的面积来计算每个类别的AP,并取所有类别AP的平均值得到mAP。
具体的公式如下:
1. Precision = True Positive / (True Positive + False Positive)
2. Recall = True Positive / (True Positive + False Negative)
3. Precision-Recall曲线下的面积可以通过插值的方法进行计算,常用的有11-point插值和AP插值两种方法。
4. 最后,mAP可以通过计算所有类别的AP的平均值得到。
需要注意的是,Yolov5中的mAP计算可能会有一些细微的差别,具体的实现细节可以参考Yolov5的源代码或相关文档。