科研的基础，是要有一套可以客观评价方法效果的指标，这样不同的方法才具有可比性。
而目标检测任务相比图像分类任务更为复杂，随着研究的深入，各种各样的评价指标相继出现，针对不同任务，侧重的评价指标也各不相同，这里对目标检测中出现的基本评价指标做一点总结。

评价指标基础

针对正负样本二分类问题，有以下这些指标，这是理解后续内容的基础。

TP（True Positive）：预测为正样本，真值也为正样本；
FP（False Positive）：预测为正样本，真值为负样本；
TN（True Negative）：预测为负样本，真值也为负样本；
FN（False Negative）：预测为负样本，真值为正样本；

对于多分类问题，选定一个类别作为正类，其余皆看作负类，随后计算TP、FP、TN和FN，按照这个逻辑遍历所有类别即可。

Precision、Recall、F1-score、Sensitivity、Specificity

Precision（精确度，也叫查准度）：代表预测为正样本的实际为正的概率。

p

r

e

c

i

s

i

o

n

=

T

P

T

P

+

F

P

.

precision = \frac{TP}{TP + FP}.

precision=TP+FPTP​.
Recall（召回率，也叫查全率、敏感性Sensitivity）：表示所有正样本中预测正确的概率。

r

e

c

a

l

l

/

s

e

n

s

i

t

i

v

i

t

y

=

T

P

T

P

+

F

N

.

recall/sensitivity= \frac{TP}{TP + FN}.

recall/sensitivity=TP+FNTP​.
Specificity（特异性）：表示所有负样本中预测正确的概率

s

p

e

c

i

f

i

c

i

t

y

=

T

N

T

N

+

F

P

.

specificity= \frac{TN}{TN + FP}.

specificity=TN+FPTN​.
F1-score：仅用上述两个指标不好评定到底哪个模型更好，因为会出现一个模型的Precision比另一个模型高，但recall比另一个低的情况。所以出现了F1-score。

F

1

−

s

c

o

r

e

=

2

∗

p

r

e

c

i

s

i

o

n

∗

r

e

c

a

l

l

p

r

e

c

i

s

i

o

n

+

r

e

c

a

l

l

.

F1-score= \frac{2*precision*recall}{precision + recall}.

F1−score=precision+recall2∗precision∗recall​.
这些指标延续自分类任务，但在目标检测任务中要如何使用这些公式评价Bbox和GroundTruth的匹配程度呢？引入IoU的概念！并设定一个阈值，只要Bbox和GroundTruth的IoU高于这个阈值，那么我们就认为这个Bbox的预测是正确的，这个阈值一般使用0.5.
其中Sensitivity和Specificity常用于医学领域。

IoU (Intersection over Union)

IoU：简单来说就是交并比；用来反映预测检测框和真实检测框的检测效果。

I

o

U

=

∣

A

∩

B

∣

∣

A

∪

B

∣

.

IoU = \frac{\left|{A}\cap{B}\right|}{\left|{A}\cup{B}\right|}.

IoU=∣A∪B∣∣A∩B∣​.

AP & mAP

AP这个评价指标来自Pascal VOC数据集，它针对VOC07和VOC12两个数据集有两种计算方法，两种计算方法的主要思想不变，细节稍有差别。
我们通常使用VOC07的计算方法。

简单地说，VOC07中的AP就是在平滑后的PR曲线上，从Recall坐标轴上均匀取11个点（0，0.1，…，1.0），然后求对应Precision的均值；VOC12中的AP则是平滑后的PR曲线下方的面积。

PR曲线则是通过设定不同的IoU阈值，计算该类别的Precision和Recall，然后绘制成的图像，如下图。

PR曲线的平滑处理：对PR曲线上的每个点，Precision的值取该点右侧最大的Precision值；另一说是从每个拐点水平向左拉一条线，直到相交。下图所示的即为平滑后的PR曲线。
注意，AP是在单个类别下的，mAP是AP值在多个类别下的均值。

基于COCO数据集的评价指标

目前目标检测常用的评价指标为基于COCO数据集的评价指标，以YOLOv4为例：

在COCO数据集的评价指标中，AP意义上更接近VOC中的mAP，计算方法大体上同VOC2007方法，但为了提高精度，在PR曲线上采样了100个点进行计算，而且IoU阈值在0.5~0.95的区间上每隔0.05计算一次AP，取最后的平均值作为AP的最后结果。

AP50：IoU阈值为0.5时的AP测量值
AP75：IoU阈值为0.75时的AP测量值
APs：对于小目标（小于32×32）的AP值
APm：对于中等目标（大于32×32小于96×96）的AP值
APL：对于大目标（大于96×96）的AP值

有关COCO的评价指标和VOC的评价指标到底用哪个好，一般来说COCO的评价指标显然更加详细，但也并不是说VOC的评价指标就没有了意义，更多来说还是要根据所研究任务的关注点选择合适的评价指标。（在YOLOv3论文最后的讨论部分，也有作者锐评COCO评价指标，大家有兴趣可以去看看，还是很轻松有趣，但也不乏思考的讨论）

版权声明：本文为CSDN博主「HFUT_St」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46266147/article/details/121656802