YOLOv8目标检测网络评估指标介绍

         本章主要介绍一下AP的计算方法, 其中会穿插介绍TP、TN、FP、FN、Precision和Recall等概念。

1.类别、置信度和IoU

        先来了解下类别、置信度和IoU,这三者的定义很重要,因为在后面的计算过程中会借助这三者的值来计算AP值。 

        类别是指模型预测的类别概率中的最大的一个类别,置信度是指模型预测的类别概率中的最大值,假设有两个类别,分别是Man和Women,某一个预测框对这两个类别的预测值分别为0.8和0.4(注意是sigmoid,所以类别之和不为1),则该预测框预测的类别是Man,置信度为0.8.

        IoU(Intersection over Union)是指两个框之间的交并比,通常是借助预测框和真实框的交并比,来评估模型的精度;或者是使用IoU来过滤掉重叠过多的检测框,只保留最优的检测结果;又或者验证模型时候,通过设计不同的IoU阈值得到不同的AP值,比如在V8中就会设置阈值从IoU-0.5、IoU-0.55...IoU-0.95来分别计算AP值。

        下面我会通过一个例子来介绍如何计算AP,下图包括了3个真实框,6个预测框,比较特殊的预测框是pred4、5、6,需要特别关注一下。

        关于类别和置信度, 需要注意的是:(1)pred4虽然和gt2有交集,但是gt2和其类别不一样,所以后面pred4也是会被过滤的;(2)pred5虽然和gt1、gt2都没有交集,但是经过NMS之后还是被留下来了ÿ

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