翻译 | 张建军出品 | 人工智能头条在机器学习领域，对于大多数常见问题，通常会有多个模型可供选择。当然，每个模型会有自己的特性，并会受到不同因素的影响而表现不同。每个模型的好坏是通过评价它在某个数据集上的性能来判断的，这个数据集通常被叫做“验证/测试”数据集。这个性能由不同的统计量来度量，包括准确率（ accuracy ）、精确率（ precision ）、召回率（ recall ）等等。选择我
Python 中的 Map&Reduce面对越来越多要处理的数据，我们需要有好的并行算法来帮助我们简化处理流程。并行算法就是一些可同时执行的诸进程的集合，这些进程互相作用和协调动作从而达到给定问题的求解。在这之中分布式算法正在越来越流行。分布式算法，就是指在完成乘加功能时通过将各输入数据每一对应位产生的运算结果预先进行相加形成相应的部分积，然后再对各部分进行累加形成最终结果。MapRedu
网络模型mAP计算实现代码 一、mAP精度计算 这里首先介绍几个常见的模型评价术语，现在假设我们的分类目标只有两类，计为正例（positive）和负例（negtive）分别是： 1）True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）；
转载
2020-05-04 17:09:00
112阅读
2评论
import os from utils.eval_utils import evaluate_on_cpu, evaluate_on_gpu, get_preds_gpu, voc_eval, parse_gt_rec from read_xml import readXMLAndReturnBo
转载
2020-05-14 23:42:00
58阅读
2评论
计算mAP """ Mask R-CNN Configurations and data loading code for MS COCO. Copyright (c) 2017 Matterport, Inc. Licensed under the MIT License (see LICENSE ...
转载
2021-04-24 14:04:00
88阅读
2评论
Mask_RCNN是何凯明基于以往的faster-rcnn构架提出的新的卷积网络，该方法再有效的目标的同时完成了高质量的语义分割。主要思路就是把原有的faster-rcnn进行扩展，添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测，可以很方便的应用其他的应用领域，向目标检测，分割和人物关键点检测等。其网络结构如下。 Mask-RCNN是在faster-RCNN的基础上添加了一个预测分割mas
pytorch做自己的目标检测模型先放上代码的百度云链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1ms12_2aUvm5M9hjofP8UHA 提取码：8xpf第一章：制作数据集要训练自己的pytorch目标检测模型，第一步就是要制作自己的数据集。我这里只是尝试，所以做了很小的数据集，只有一个分类，15张图片，就是手机随便拍的。如图，在桌子上随便拍了些益达口香糖的瓶子，目的就是设
转载
2023-08-02 13:16:34
250阅读
数据准备工作原始数据分两个文件夹，images（彩色图片）、mask（掩膜照片，一定要转换成灰度图images的名字若为“ABC.jpg”，mask里的掩膜照片应该这样命名“ABC_type_num.png”（这里的type是训练集的分类，我这里只有一种分类‘polyp’，一般从数据集json文件里的label就可以看到分类；num是从0开始的序列0， 1， …）生成coco数据集用coco转换代
1、map的概念哈希表1、哈希表是一种巧妙且实用的数据结构。2、它是一个无序的key/value对的集合，其中所有的key都是不同的，然后通过给定的key可以在常数时间复杂度内检索、更新或删除对应的value。map1、在go中，一个map就是一个哈希表的引用2、map的类型写作map[K]Y，K是key的数据类型，Y是value的数据类型，K与Y可以是不相同的3、所有的key必须是声明的同一类型
转载
2023-06-24 23:11:14
128阅读
一、mAP（MeanAveragePrecision）1.对于某类别C，在一张图片上 ， 即P=一张图片上类别C识别正确的个数 / 这张图片上类别C的总个数2.对于类别C，在多张图片上 ， 即AP=每张图片上的Precision求和 / &
转载
2024-05-15 10:55:24
123阅读
做算法实验时，仅仅做好算法本身是不够的，还要理解常用的评价指标和评价代码，这样才能知道自己的算法效果如何基本概念 MAP：一般理解为PR曲线下的面积PR曲线：Precision-Recall曲线，纵坐标是准确率Precision，横坐标是召回率Recall，随着召回率的上升，准确率下降Precision： \(TP/(TP+FP)\)Recall：\(TP/(TP+FN)\)TP是预测正确的框，预
项目中学生各科成绩信息查询，相应拼接学生实体和课程成绩实体，拼接之后查出来的结果如下："list": [
{
"studentCode": "12040341008",
"studentName": "张三2",
"courseScoreList": [
{
"cours
转载
2023-09-07 23:04:44
234阅读
ap:所有图片某一个类 map:所有图片所有类的ap的平均 以一个score为阈值，大于score的所有框是假定正确输出的所有预测，将这些框和gt匹配(iou大于某一个阈值认为匹配成功)，得到当前score下的auccracy和recall，不同的score获得不同的auccracy和recall，
转载
2018-10-20 11:15:00
127阅读
2评论
# Java Map 流式计算入门指南
在开发中，流式计算是一种高效、简洁处理数据的方法。在Java中，使用Map（映射）结合流（Stream）进行计算，可以令数据处理更加直观和易于维护。本文将通过介绍流程、具体步骤和代码实例，阐明如何在Java环境中实现Map的流式计算。
## 流程概述
首先，我们需要了解整个实现的流程。以下是实现Java Map流式计算的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-27 04:20:22
35阅读
首先说明，本篇只为记录使用前人成果应用到在Caltech数据集上做的数据集实验上，代码参考部分主要是下面的几个，都很好用，参考中最后两篇给了我写这部分总结的灵感，感谢。代码参考：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3https://github.com/plsong/keras-yolo3-testhttps://github.com/Cartucho/mAP
开篇就要提到一个大的话题：编程范型。什么是编程范型？引用维基百科中的解释：编程范型或编程范式(英语：Programming paradigm)，(范即模范之意，范式即模式、方法)，是一类典型的编程风格，是指从事软件工程的一类典型的风格(可以对照方法学)。如：函数式编程、程序编程、面向对象编程、指令式编程等等为不同的编程范型。编程范型提供了(同时决定了)程序员对程序执行的看法。例如，在面向对象编程中
转载
2024-06-13 23:37:48
32阅读
import numpy as npdef average_precision(gt, pred): """ Computes the average pr
原创
2022-07-19 11:50:23
1890阅读
原创
2021-10-25 10:08:29
75阅读
mAP计算方法mAP：mean Average Precision说mAP之前首先要说IOU重叠度（IOU）物体检测最终会定位到一个bounding box（边界框），就是最终框到目标的那个框对于bounding box的定位精度，我们有一个评价指标，就是IOU。就是A交B面积除以A并B，这可以用来评价我们的预测结果与实际结果（人工标注）的误差。mAP的相关概念和定义：正样本、负样本：比如我们要检
论文地址总体介绍 目标检测的方法分为两类：滑动窗口；基于anchor的识别。但是这两种会出现冗余。故提出本文的方法、 本文的方法：提供了新的视角，检测目标用高层语义特征来实现。找到物体的中心点即可。 如下为本文的结构：结构 首先将输出的图片送入到ConvNet网络中，将在ConvNet网络中的输出结果通过卷积将该结果分为center heatmap和scale map；center heatmap
