PASCAL VOC CHALLENGE 2010年后计算AP的方法
图表参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_9db078090102whzw.html
比如有10类,20个样本,判断为其中一类car的置信度如下表所示,降序排列。
从表中gt_label可以看出正例是6个,其他是负例。PASCAL VOC CHALLENGE 2010年后计算AP的方法是:假设N个样本中有M个正例,如上表我们N是20,M是6,则有6种recall值,分别为1/6,2/6,3/6,4/6,5/6,6/6。对于每个recall值,都对应着很多种top取法,所以每个recall值对应的诸多取法中(包括等于此recall的取法)有一个最大的precision,把每种recall对应最大的precision求和取平均即AP。
比如2/6的recall,查找上表,能得到recall2/6值的种类:从第2个开始到第5个,而到上表第6个,因为对应的是正例,所以就不是recall为2/6的范围了(因为前面已经有2个正例,如果再加一个正例,recall值就是3/6了),这几个取法对应最大的precision是2/2。同理,recall 4/6的取法就是第四个正例开始(4/7)到第5个正例前(4/10)之间的范围,对应最大的pricision是4/7。如下表
注:3/6的recall,最大precision为3/6,表格写错。
所以mAP就是10个种类的AP求平均值。
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