物体识别重要指标——平均准确率（Average Precision, AP ）

MAP(Mean Average Precision):单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值.主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值. MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标.系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高),MAP就可能越高.如果系统没有返回相关文档,则准确率默认为0. 例如:假设有两个主题,主题1有4个相关网页,主题2有5个相关网页.某系统对于主题1检索出4个相关网页,其rank分别为1, 2, 4, 7:对于主题2检索出3个

本节对应谷歌开源Tensorflow Object Detection API物体识别系统 Quick Start步骤(一): Quick Start: Jupyter notebook for off-the-shelf inference 本节步骤较为简单,具体操作如下: 1.在第一节安装好jupyter之后,在ternimal终端进入到models文件夹目录下,执行命令: jupyter-notebook 2.会在网页打开Jupyter访问object_detection文件夹,进入obj

代码下载:github PASCAL VOC数据集 PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集,从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge 默认为20类物体 1 数据集结构 ①JPEGImages JPEGImages文件夹中包含了PASCAL VOC所提供的所有的图片信息,包括了训练图片和测试图片. ref:PASCAL VOC数据集分析 ②Annotations Annotations文件夹中存放的是xml格式的标签文件,每一个xml文件都对

average load?表示系统在一段时间内的平均进程个数,也就是表示系统的繁忙程度.average load和CPU利用率不一样,更加能够表示系统的繁忙程度,下面将就系统的average load的计算和相关进行简单介绍. 查看方法 在linux系统下使用uptime命令,或者查看/proc/loadavg都可以看到系统负载average load.使用uptime命令会显示系统分别在过去的1分钟,5分钟和10分钟里的平均负载. [[email protected] ~]# uptime 1

在官方示例中,Motion-Based Multiple Object Tracking和Using Kalman Filter for Object Tracking都使用了下面两个算法进行物体的识别 1.vision.ForegroundDetector 原理:The ForegroundDetector System object compares a color or grayscale video frame to a background model to determine whe

一.下载Tensorflow object detection API工程源码 网址:https://github.com/tensorflow/models,可通过Git下载,打开Git Bash,输入git clone https://github.com/tensorflow/models.git进行下载. 二.标记需要训练的图片 ①.在第一步下载的工程文件models\research\object_detection目录下,建立一个my_test_images用来放测试test和训练t

教程:http://blog.csdn.net/xiaoxiao123jun/article/details/76605928 全部代码:https://github.com/lyj8330328/Object-Detection 原文地址:https://www.cnblogs.com/lyj-gyq/p/8488485.html

下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall) 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量.其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率:召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率. 一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档.网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了. 正确率.召回

为了能够更好的评价IR系统的性能,IR有一套完整的评价体系,通过评价体系可以了解不同信息系统的优劣,不同检索模型的特点,不同因素对信息检索的影响,从而对信息检索进一步优化. 由于IR的目标是在较短时间内返回较全面和准确的信息,所以信息检索的评价指标通常从三个方面考虑:效率.效果和其他如数据规模. 下面简单介绍几种常用的信息检索评价指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall)        精度和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量.其中精