Average Recall(AR)相关解释_模型ar值是什么意思

作者：很楠不爱3 | 2024-03-20 04:08:28

踩

模型ar值是什么意思

由于coco数据集上对于average recall的解释只有一句话不易理解，这里做一个解释。

## 新的改变

AR是 IoU在[0.5,1.0] 上所有Recall（每个IoU阈值下的最大Recall）的平均。是Recall-IoU 曲线所围成的面积的两倍。

在这里插入图片描述

n为每张图片中所有GroundTruth bbox与最与GroundTruth bbox接近的DetectionResult bbox的重叠部分的数量（overlaps、proposals），即coco指标中的maxDets。

在这里插入图片描述

AR是衡量一个模型检测框的定位是否准确的指标（对检测器漏检情况的评判指标）。

AR是由What makes for effective detection proposals?
（https://arxiv.org/pdf/1502.05082.pdf）这篇文章提出
具体的代码实现为（https://github.com/hosang/detection-proposals/blob/master/recall/compute_average_recall.m）：

在这里插入图片描述

[1]: https://manalelaidouni.github.io/manalelaidouni.github.io/Evaluating-Object-Detection-Models-Guide-to-Performance-Metrics.html#average-recall-ar
[2]: https://arxiv.org/pdf/1502.05082.pdf
[3]: https://github.com/hosang/detection-proposals
————————————————

原文链接：https://blog.csdn.net/aaayushu/article/details/106236370

https://arxiv.org/abs/1502.05082

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/很楠不爱3/article/detail/270574?site