sem*_*ari 5 convolution deep-learning caffe deconvolution caffe2
我是r-cnn的新手。
面膜r-cnn纸上有术语AP,AP50,AP75。50、75是小的后缀,对不起,我不能缩小它的大小。无论如何,论文说它是超过IOU阈值的平均值。对于AP50,仅对与地面真实性进行比较的区域中超过50%的候选者进行计数,对于AP75,仅对75%的区域中的候选者进行计数。那么什么是空AP?我知道AP使用70%IoU阈值,但事实并非如此。因为只有AP比AP75低。
此外,还有其他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。然后有什么标准可以确定它们有多大。只是说小,中,大让我有些困惑。
提前致谢!
我从下面找到了它们: http: //cocodataset.org/#detections-eval
平均精度 (AP):
AP % AP at IoU=.50:.05:.95(主要挑战指标)
APIoU=.50 % AP at IoU=.50(PASCAL VOC 指标)
APIoU=.75 % AP at IoU= .75(严格公制)
跨尺度 AP: APsmall % AP 对于小物体:面积 < 322
APmedium % AP 对于中等物体:322 < 面积 < 962
APlarge % AP 对于大物体:面积 > 962
平均召回率 (AR):
ARmax= 1 % AR 给定每幅图像 1 次检测
ARmax=10 % AR 给定每幅图像 10 次检测
ARmax=100 % AR 给定每幅图像 100 次检测
AR 跨尺度:
ARsmall 小物体的 AR 百分比:面积 < 322
ARmedium 中等物体的 AR 百分比:322 < 面积 < 962
ARlarge % AR 对于大型对象:面积 > 962
谢谢。
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