我们分解并揭开了常见对象检测指标的神秘面纱,包括平均精度 (mAP) 和平均平均召回率 (mAR)。
这篇文章深入介绍了如何正确计算和使用平均平均精度 (mAP) 和平均平均召回率 (mAR) 进行对象检测,同时消除对 AP、mAP 和第三方库(例如 TorchMetrics 或 pycocotools)的常见误解。
为了说明本文中讨论的机器学习概念,我们将使用头盔检测的示例。目标是检测工作现场工人通常
我们分解并揭开了常见对象检测指标的神秘面纱,包括平均精度 (mAP) 和平均平均召回率 (mAR)。
这篇文章深入介绍了如何正确计算和使用平均平均精度 (mAP) 和平均平均召回率 (mAR) 进行对象检测,同时消除对 AP、mAP 和第三方库(例如 TorchMetrics 或 pycocotools)的常见误解。
为了说明本文中讨论的机器学习概念,我们将使用头盔检测的示例。目标是检测工作现场工人通常
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