mmdetection 模型评测指标

1. mmdet 默认使用的是coco格式的数据集，算法训练模型也是使用的coco格式训练数据； 2. 评测指标同样使用COCO数据集的评测指标，指标如下： 3. 算法评测参数： bbox  —— 目标检测框 segm —— 目标分割结果 4.  模型的判断标准有AP（平均精确率） 和AR（平均召回率） 两大类，在机械臂项目中，主要依据AP 来进行评测。 MAP  ——   mean Average Precision, 即各类别AP的平均值 AP50  ——  IOU 阈值设置成0.5时的AP值，也可协作mAP.5 mAP.5:.95 ——  mAP@[.5:.95](mAP@[.5,.95]) 表示在阈值区间 [0.5, 0.95]，步长为0.5的平均mAP 。IoU thresholds, from 0.5 to 0.95, step 0.05 (0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.9 **mmdetection模型评测指标详解** mmdetection是一款流行的开源目标检测框架，它基于Python，主要用于深度学习领域的图像识别任务。在使用mmdetection训练模型时，通常会使用COCO（Common Objects in Context）数据集，这是一个广泛采用的多类别物体检测与分割的数据集。COCO数据集的丰富标注使得模型能够处理复杂场景中的物体检测和分割任务。 **评测指标** mmdetection的模型评估主要依据COCO数据集的评价标准，其中包括以下几个关键指标： 1. **平均精确率（Average Precision, AP）**：AP是衡量模型检测精度的重要指标，它计算了在不同IoU（Intersection over Union）阈值下，预测框与真实框重叠程度的精确度。AP越高，表示模型在检测物体时的准确性越好。 2. **平均召回率（Average Recall, AR）**：AR则关注模型对所有目标的检测能力，即模型找到目标的比例。高召回率意味着模型能找出更多的真实目标，但并不保证它们都是准确的。 3. **mAP（mean Average Precision）**：mAP是所有类别的AP的平均值，用于综合评估模型的整体检测性能。[email protected]:0.95表示在IoU阈值范围[0.50, 0.95]内，以0.05为步长计算的平均mAP。 4. **[email protected]**（或简写为mAP.5）：这是IoU阈值设为0.5时的AP，是常用的评估指标，因为它更侧重于检测的召回率，而不是精确度。 5. **mAP@[0.5:.95]（mAP@[.5:.95]）**：这个指标考虑了从0.5到0.95的所有IoU阈值，提供了对模型在不同精度要求下的全面评估。 **检测结果分析** mmdetection的输出结果通常包括不同IoU阈值、不同目标尺寸（small, medium, large）下的AP和AR。例如： - `mAP.5:.95` 是整体的平均精确率，包括所有大小的目标。 - `mAP.5` 是IoU阈值为0.5时的平均精确率。 - `mAP.75` 是IoU阈值为0.75时的平均精确率，代表更高的精度要求。 - `AP` for small/medium/large objects 分别表示不同尺寸物体的AP，反映了模型对不同大小目标的检测性能。 此外，平均召回率（AR）也会按同样方式进行报告，展示模型在不同条件下的目标召回能力。 **应用场景** 在机械臂项目中，由于对目标定位的精确性要求较高，AP通常作为主要的评测标准。高AP意味着模型可以更准确地预测出物体的位置，这对于机械臂执行抓取或其他操作至关重要。 总结来说，mmdetection的模型评测指标通过AP和AR，以及不同IoU阈值和目标尺寸的mAP，全面评估了模型在物体检测和分割任务中的性能。这些指标对于优化模型、提升识别精度具有重要指导意义。在实际应用中，根据具体需求，可以选择重点关注某一或某几项指标，以达到最佳的模型效果。