目标检测中COCO评估指标中每个指标的具体含义说明：AP、AR

news2025/4/11 4:57:20

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六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

《------正文------》

目录

  • 引言
  • COCO评估指标详细说明
      • 平均精度（Average Precision, AP）
      • 平均召回率（Average Recall, AR）
  • 参数解释

引言

在目标检测模型中，经常会使用COCO评估指标作为评估模型性能优劣的标准，如下图。那么每一行的评估指标的具体含义是什么？本文将详细介绍
在这里插入图片描述

COCO评估指标详细说明

以下是 COCO 数据集评估中每个指标的具体含义：

平均精度（Average Precision, AP）

  1. AP (IoU=0.50:0.95 | area=all | maxDets=100)

    • 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95（步长为 0.05）范围内，所有类别和所有物体大小的平均精度。
    • 值：0.513

  2. AP (IoU=0.50 | area=all | maxDets=100)

    • 表示在 IoU 阈值为 0.5 时，所有类别和所有物体大小的平均精度。
    • 值：0.654

  3. AP (IoU=0.75 | area=all | maxDets=100)

    • 表示在 IoU 阈值为 0.75 时，所有类别和所有物体大小的平均精度。
    • 值：0.637

  4. AP (IoU=0.50:0.95 | area=small | maxDets=100)

    • 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内，小物体（面积小于 32² 像素）的平均精度。
    • 值：0.787

  5. AP (IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100)

    • 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内，中等物体（面积在 32² 和 96² 像素之间）的平均精度。
    • 值：0.516

  6. AP (IoU=0.50:0.95 | area=large | maxDets=100)

    • 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内，大物体（面积大于 96² 像素）的平均精度。
    • 值：0.630

平均召回率（Average Recall, AR）

  1. AR (IoU=0.50:0.95 | area=all | maxDets=1)

    • 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内，每张图像最多检测 1 个目标时的所有类别和所有物体大小的平均召回率。
    • 值：0.117

  2. AR (IoU=0.50:0.95 | area=all | maxDets=10)

    • 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内，每张图像最多检测 10 个目标时的所有类别和所有物体大小的平均召回率。
    • 值：0.649

  3. AR (IoU=0.50:0.95 | area=all | maxDets=100)

    • 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内，每张图像最多检测 100 个目标时的所有类别和所有物体大小的平均召回率。
    • 值：0.810

  4. AR (IoU=0.50:0.95 | area=small | maxDets=100)

    • 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内，每张图像最多检测 100 个目标时的小物体的平均召回率。
    • 值：0.810

  5. AR (IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100)

    • 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内，每张图像最多检测 100 个目标时的中等物体的平均召回率。
    • 值：0.807

  6. AR (IoU=0.50:0.95 | area=large | maxDets=100)

    • 表示在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95 范围内，每张图像最多检测 100 个目标时的大物体的平均召回率。
    • 值：0.877

参数解释

  • IoU：交并比（Intersection over Union），用于衡量预测框与真实框的重叠程度。
  • area：物体大小分类：
    • all：所有物体大小。
    • small：小物体（面积 < 32² 像素）。
    • medium：中等物体（面积在 32² 和 96² 像素之间）。
    • large：大物体（面积 > 96² 像素）。
  • maxDets：每张图像最多检测的目标数量。

这些指标综合反映了模型在不同 IoU 阈值、物体大小和检测数量限制下的性能表现。

在这里插入图片描述

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