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Average Precision (AP)和Average Recall (AR) AP是单个类别平均精确度，而mAP是所有类别的平均精确度。 AP是Precision-Recall Curve曲线下面的面积。 曲线面积越大说明AP的值越大，类别的检测精度就越高。Recall是召回率，也叫查全率，Precision是准确率，也叫查准率，两者是相互矛盾的指
IoU，全称Intersection over Union，可翻译为交并比，是两个框交集与并集的比值。计算IoU的公式如下图，可以看到IoU是一个比值，即交并比。 在分子中，我们计算预测框和ground-truth之间的重叠区域；分母是并集区域，是预测框和ground-truth所包含的总区域。重叠区域和并集区域的比
交并比(Intersection Over Union, IoU) 是度量两个目标检测框交叠程度的方式，公式如下 I o U = a r e a (
IoU为交并比，即对于pred和Ground Truth：交集/并集 1、IoU可以作为评价指标使用，也可以用于构建IoU loss = 1 - IoU 缺点： 2、对于pred和GT相交的情况下，IoU loss可以被反向传播，因为IoU不为0，可以计算梯度。但是二者不相交的话，梯度将会为0，无法优化。 3、pred和GT不相交时，Io
IoU损失是目标检测中最常见的损失函数，表示的就是真实框和预测框的交并比，数学公式如下： I o U = ∣ A ∩ B ∣ ∣ A ∪ B ∣ IoU =frac{|A cap B|}{|A cup B|} I o U = ∣ A ∪ B ∣ ∣ A ∩ B ∣ L o s s I o U = 1 − I o U Loss_{IoU}=1-IoU L o s s I o U = 1 − I o U IoU损失会有两个主要的缺点 当
classification loss 分类损失 localization loss, 定位损失（预测边界框与GT之间的误差） confidence loss 置信度损失（框的目标性 objectness of the box） 总的损失函数： classification loss + localization loss + confidence loss YOLOv5使用 二元交叉熵损失函数 计算类别 概率和目标置信度得分 的损失。 Y
近年来的研究大多假设训练数据中的示例有较高的质量，致力于强化边界框损失的拟合能力。 但注意到目标检测训练集中含有低质量示例，如果一味地强化边界框对低质量示例的回归，显然会危害模型检测性能的提升。 Focal-EIoU v1 被提出以解决这个问题，但由于其聚焦机
计算机视觉 参考：博客1 知乎2 在这里进行纪录分享，这是有用的资料，避免之后再寻找相当麻烦。 小目标检测是一个非常具有挑战性的问题，因为小目标只包含几个像素大小。作者证明，由于缺乏外观信息，最先进的检测器也不能在小目标上得到令人满意的结果。作者的主
基本在目标检测算法中会碰到一些评估指标、常见的指标参数有：IoU（交并比）、Precision（精确度）、Recall（召回率）、AP（平均正确率）、mAP（平均类别AP）等。这些评估指标是在评估阶段评价训练的网络好坏的重要依据。 计算方法 IoU： 用来评价目标检测算法的对象定
YOLO是最先进的目标检测模型之一。目标检测问题相比分类问题要更加复杂，因为目标检测不仅要把类别预测正确，还要预测出这个类别具体在哪个位置。 我将目标识别的评估指标总结为两部分，一部分为预测框的预测指标，另一部分为分类预测指标。 预测框的准确率用IOU来
