yolov5-master\yolov5_deepsort_pytorch\deep_sort/deep/reid\torchreid\metrics\
时间: 2023-09-27 09:02:46 浏览: 263
yolov5-master\yolov5_deepsort_pytorch\deep_sort/deep/reid\torchreid\metrics是一组用于评估和比较行人重识别算法性能的指标集。行人重识别是指在不同场景下,通过对行人图像进行特征提取和比对,识别出同一行人的过程。
这个指标集包括以下几个重要的指标:
1. Cumulative Matching Characteristic (CMC):CMC曲线表示在不同推荐数量的情况下,模型可以在前N个推荐中正确匹配的概率。通常,我们可以观察到CMC@1,CMC@5和CMC@10等指标。
2. Mean Average Precision (mAP):mAP是在检索任务中常用的指标。对于每个查询图像,它计算在不同推荐数量的情况下,检索到准确匹配的平均准确性。
3. Precision and Recall:精确率(Precision)表示检索到准确匹配的比例,召回率(Recall)表示检索到的准确匹配与总实例数量的比例。通过绘制Precision-Recall 曲线,我们可以评估模型在检索任务中的性能。
以上指标可以帮助我们评估和比较不同行人重识别算法的性能。在实际应用中,这些指标可以帮助我们选择最优的算法,提高行人重识别系统的精度和鲁棒性。同时,我们可以通过这些指标来评估算法的效果,并进行算法的调优和改进。
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