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我是 r-cnn 的新手。
mask r-cnn论文上有术语AP、AP50、AP75。
50, 75 是小后缀,但我不能让它变小,对不起。
无论如何,论文说它是在 IOU 阈值上取平均值的。
对于 AP50,仅计算超过 50% 区域比较地面实况的候选者,
而对于 AP75,只计算超过 75% 的候选人。那么什么是空AP呢?我知道 AP 使用 70% 的 IoU 阈值,但它不会。因为只是AP低于AP75。
此外,还有一些我不太理解的术语。
它们是 AP、m、L。我知道它们的意思是小、中、大。然后有什么标准来衡量它们有多大。只是说小,中,大让我有点困惑。
提前致谢!
最佳答案
我从下面找到了它们:
http://cocodataset.org/#detections-eval
Average Precision (AP):
AP % AP at IoU=.50:.05:.95 (primary challenge metric)
APIoU=.50 % AP at IoU=.50 (PASCAL VOC metric)
APIoU=.75 % AP at IoU=.75 (strict metric)
AP Across Scales: APsmall % AP for small objects: area < 322
APmedium % AP for medium objects: 322 < area < 962
APlarge % AP for large objects: area > 962
Average Recall (AR):
ARmax=1 % AR given 1 detection per image
ARmax=10 % AR given 10 detections per image
ARmax=100 % AR given 100 detections per image
AR Across Scales:
ARsmall % AR for small objects: area < 322
ARmedium % AR for medium objects: 322 < area < 962
ARlarge % AR for large objects: area > 962
关于deep-learning - mask r-cnn的AP、AP50、AP70是什么意思?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48457239/
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