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交并比(IOU)是度量两个检测框(对于目标检测来说)的交叠程度,公式如下:
I
O
U
=
a
r
e
a
(
B
p
∩
B
g
t
)
a
r
e
a
(
B
p
∪
B
g
t
)
IOU = \frac{area(B_p \cap B_{gt})}{area(B_p \cup B_{gt})}
IOU=area(Bp∪Bgt)area(Bp∩Bgt)
B_gt 代表的是目标实际的边框(Ground Truth,GT),B_p 代表的是预测的边框,通过计算这两者的 IOU,可以判断预测的检测框是否符合条件,IOU 用图片展示如下:
True Positive (TP): IoU> I O U t h r e s h o l d IOU_{threshold} IOUthreshold 一般取 0.5 ) 的检测框数量(同一 Ground Truth 只计算一次)。
False Positive (FP): IoU<= I O U t h r e s h o l d IOU_{threshold} IOUthreshold的检测框数量,或者是检测到同一个 GT 的多余检测框的数量。
False Negative (FN): 没有检测到的 GT 的数量。
True Negative (TN): 在 mAP 评价指标中不会使用到。
二者绘制的曲线称为 P-R 曲线:
AP:某一个类别PR 曲线下面积(PR曲线的绘制方法下面会说明)。
mAP:mean Average Precision,即各类别 AP 的平均值。
先规定两个公式,一个是 Precision,一个是 Recall,这两个公式同上面的一样,我们把它们扩展开来,用另外一种形式进行展示,其中 all detctions
代表所有预测框的数量, all ground truths
代表所有 GT 的数量。
P
r
e
c
i
s
i
o
n
=
T
P
T
P
+
F
P
=
T
P
a
l
l
d
e
t
e
c
t
i
o
n
s
Precision = \frac{TP}{TP + FP}=\frac{TP}{all\ detections}
Precision=TP+FPTP=all detectionsTP
R e c a l l = T P T P + F N = T P a l l g r o u n d t r u t h s Recall = \frac{TP}{TP + FN}=\frac{TP}{all\ ground\ truths} Recall=TP+FNTP=all ground truthsTP
AP 是计算某一类 P-R 曲线下的面积,mAP 则是计算所有类别 P-R 曲线下面积的平均值。
假设我们有 7 张图片(Images1-Image7),这些图片有 15 个目标(绿色的框,GT 的数量,上文提及的 all ground truths
)以及 24 个预测边框(红色的框,A-Y 编号表示,并且有一个置信度值)
根据上图以及说明,我们可以列出以下表格,其中 Images 代表图片的编号,Detections 代表预测边框的编号,Confidences 代表预测边框的置信度,TP or FP 代表预测的边框是标记为 TP 还是 FP(认为预测边框与 GT 的 IOU 值大于等于 0.3 就标记为 TP;若一个 GT 有多个预测边框,则认为 IOU 最大且大于等于 0.3 的预测框标记为 TP,其他的标记为 FP,即一个 GT 只能有一个预测框标记为 TP),这里的 0.3 是随机取的一个值。
通过上表,我们可以绘制出 P-R 曲线(因为 AP 就是 P-R 曲线下面的面积),但是在此之前我们需要计算出 P-R 曲线上各个点的坐标,根据置信度从大到小排序所有的预测框,然后就可以计算 Precision 和 Recall 的值,见下表。(需要记住一个叫累加的概念,就是下图的 ACC TP 和 ACC FP)
all ground truths
)=1/15=0.0666 (all ground truths 上面有定义过了
)all ground truths
)=1/15=0.0666all ground truths
)=2/15=0.1333然后就可以绘制出 P-R 曲线
得到 P-R 曲线就可以计算 AP(P-R 曲线下的面积),要计算 P-R 下方的面积,一般使用的是插值的方法,取 11 个点 [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1] 的插值所得
得到一个类别的 AP 结果如下:
要计算 mAP,就把所有类别的 AP 计算出来,然后求取平均即可。
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