Lecture 03 学习讲义
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区域、像素与实例检测分数很高,错误究竟在哪里?

三个预测怎样变成 AP=5/6

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课堂上下文:从哪个问题来

从错类、漏检、框偏和重复四项错误读结果。IoU 把位置偏差变成可比较几何量,AP 再加入分数排序与对象唯一匹配。沿下方积分例走完分数排序、精确率与召回率计算,再用 LAB10 的结果辨认这些错误。

固定一个类别、一张图里两个真值对象,IoU 合格门槛为 .5。三个预测按分数递减处理,身份依次是“命中对象 A”“重复命中 A”“命中 B”。同一真值不能用两次,因此 TP/FP 序列是 TP、FP、TP。

已处理预测数 累计 TP 累计 FP precision recall
1 1 0 1 1/2
2 1 1 1/2 1/2
3 2 1 2/3 1

采用本课程实验的 all-points precision-envelope 积分:从右向左取后续 precision 的最大值,于是包络为 1、2/3、2/3。recall 只有两次增加,各增加 1/2,所以 AP=(1/2)×1+(1/2)×(2/3)=5/6(1/2)\times1+(1/2)\times(2/3)=5/6。把第二项重复框排到最后,先后成为 TP、TP、FP,包络积分会变为 1;这说明分数排序有实际意义。

这里的 AP 是指定 IoU 下的一类积分;LAB10 对两个前景类分别算,再平均,分别报告 AP50 与 AP75。COCO 还有不同 IoU、recall 采样和面积等约定,不能给这个小算例贴“COCO AP”的名称。LAB09 提供与代码一致的匹配规则,遇到一个预测接近多个真值时,要按该实现的最大 IoU 对应顺序判断。

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