目标检测模型的评价标准-AP与mAP
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了目标检测模型的评价标准-AP与mAP相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
前言
为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。对于分类和回归两类监督模型，分别有各自的评判标准。
**不同的问题和不同的数据集都会有不同的模型评价指标，比如分类问题，数据集类别平衡的情况下可以使用准确率作为评价指标，但是现实中的数据集几乎都是类别不平衡的，所以一般都是采用 AP 作为分类的评价指标，分别计算每个类别的 AP，再计算mAP**。
一，精确率、召回率与F1
1.1，准确率
准确率（精度） – Accuracy，预测正确的结果占总样本的百分比，定义如下：
$$ 准确率 = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)$$
错误率和精度虽然常用，但是并不能满足所有任务需求。以西瓜问题为例，假设瓜农拉来一车西瓜，我们用训练好的模型对西瓜进行判别，现如精度只能衡量有多少比例的西瓜被我们判断类别正确（两类：好瓜、坏瓜）。但是若我们更加关心的是“挑出的西瓜中有多少比例是好瓜”，或者”所有好瓜中有多少比例被挑出来“，那么精度和错误率这个指标显然是不够用的。
虽然准确率可以判断总的正确率，但是在样本不平衡的情况下，并不能作为很好的指标来衡量结果。举个简单的例子，比如在一个总样本中，正样本占 90%，负样本占 10%，样本是严重不平衡的。对于这种情况，我们只需要将全部样本预测为正样本即可得到 90% 的高准确率，但实际上我们并没有很用心的分类，只是随便无脑一分而已。这就说明了：由于样本不平衡的问题，导致了得到的高准确率结果含有很大的水分。即如果样本不平衡，准确率就会失效。
1.2，精确率、召回率
精确率（查准率）P、召回率（查全率）R 的计算涉及到混淆矩阵的定义，混淆矩阵表格如下：
| 名称 | 定义 |
|---|---|
True Positive(真正例, TP) |
将正类预测为正类数 |
True Negative(真负例, TN) |
将负类预测为负类数 |
False Positive(假正例, FP) |
将负类预测为正类数 → 误报 (Type I error) |
False Negative(假负例子, FN) |
将正类预测为负类数 → 漏报 (Type II error) |
查准率与查全率计算公式：
- 查准率（精确率）$P = TP/(TP+FP)$
- 查全率（召回率）$R = TP/(TP+FN)$
精准率和准确率看上去有些类似，但是完全不同的两个概念。精准率代表对正样本结果中的预测准确程度，而准确率则代表整体的预测准确程度，既包括正样本，也包括负样本。
精确率描述了模型有多准，即在预测为正例的结果中，有多少是真正例；召回率则描述了模型有多全，即在为真的样本中，有多少被我们的模型预测为正例。精确率和召回率的区别在于分母不同，一个分母是预测为正的样本数，另一个是原来样本中所有的正样本数。
1.3，F1 分数
如果想要找到 $P$ 和 $R$ 二者之间的一个平衡点，我们就需要一个新的指标：$F1$ 分数。$F1$ 分数同时考虑了查准率和查全率，让二者同时达到最高，取一个平衡。$F1$ 计算公式如下：
$$F1 = \\frac2\\times P\\times RP+R = \\frac2\\times TP样例总数+TP-TN$$
$F1$ 度量的一般形式：$F_\\beta$，能让我们表达出对查准率/查全率的偏见，$F_\\beta$ 计算公式如下：
$$F_\\beta = \\frac1+\\beta^2\\times P\\times R(\\beta^2\\times P)+R$$
其中 $\\beta >1$ 对查全率有更大影响，$\\beta < 1$ 对查准率有更大影响。
不同的计算机视觉问题，对两类错误有不同的偏好，常常在某一类错误不多于一定阈值的情况下，努力减少另一类错误。在目标检测中，mAP（mean Average Precision）作为一个统一的指标将这两种错误兼顾考虑。
很多时候我们会有多个混淆矩阵，例如进行多次训练/测试，每次都能得到一个混淆矩阵；或者是在多个数据集上进行训练/测试，希望估计算法的”全局“性能；又或者是执行多分类任务，每两两类别的组合都对应一个混淆矩阵；....总而来说，我们希望能在 $n$ 个二分类混淆矩阵上综合考虑查准率和查全率。
一种直接的做法是先在各混淆矩阵上分别计算出查准率和查全率，记为 $(P_1,R_1),(P_2,R_2),...,(P_n,R_n)$ 然后取平均，这样得到的是”宏查准率（Macro-P）“、”宏查准率（Macro-R）“及对应的”宏 $F1$（Macro-F1）“：
$$Macro\\ P = \\frac1n\\sum_i=1^nP_i$$
$$Macro\\ R = \\frac1n\\sum_i=1^nR_i$$
$$Macro\\ F1 = \\frac2 \\times Macro\\ P\\times Macro\\ RMacro\\ P + Macro\\ R$$
另一种做法是将各混淆矩阵对应元素进行平均，得到 $TP、FP、TN、FN$ 的平均值，再基于这些平均值计算出”微查准率“（Micro-P）、”微查全率“（Micro-R）和”微 $F1$“（Mairo-F1）
$$Micro\\ P = \\frac\\overlineTP\\overlineTP+\\overlineFP$$ $$Micro\\ R = \\frac\\overlineTP\\overlineTP+\\overlineFN$$ $$Micro\\ F1 = \\frac2 \\times Micro\\ P\\times Micro\\ RMacroP+Micro\\ R$$
1.4，PR 曲线
精准率和召回率的关系可以用一个 P-R 图来展示，以查准率 P 为纵轴、查全率 R 为横轴作图，就得到了查准率－查全率曲线，简称 P-R 曲线，PR 曲线下的面积定义为 AP:
1.4.1，如何理解 P-R 曲线
可以从排序型模型或者分类模型理解。以逻辑回归举例，逻辑回归的输出是一个 0 到 1 之间的概率数字，因此，如果我们想要根据这个概率判断用户好坏的话，我们就必须定义一个阈值 。通常来讲，逻辑回归的概率越大说明越接近 1，也就可以说他是坏用户的可能性更大。比如，我们定义了阈值为 0.5，即概率小于 0.5 的我们都认为是好用户，而大于 0.5 都认为是坏用户。因此，对于阈值为 0.5 的情况下，我们可以得到相应的一对查准率和查全率。
但问题是：这个阈值是我们随便定义的，我们并不知道这个阈值是否符合我们的要求。 因此，为了找到一个最合适的阈值满足我们的要求，我们就必须遍历 0 到 1 之间所有的阈值，而每个阈值下都对应着一对查准率和查全率，从而我们就得到了 PR 曲线。
最后如何找到最好的阈值点呢？ 首先，需要说明的是我们对于这两个指标的要求：我们希望查准率和查全率同时都非常高。 但实际上这两个指标是一对矛盾体，无法做到双高。图中明显看到，如果其中一个非常高，另一个肯定会非常低。选取合适的阈值点要根据实际需求，比如我们想要高的查全率，那么我们就会牺牲一些查准率，在保证查全率最高的情况下，查准率也不那么低。。
1.5，ROC 曲线与 AUC 面积
PR曲线是以Recall为横轴，Precision为纵轴；而ROC曲线则是以FPR为横轴，TPR为纵轴**。P-R 曲线越靠近右上角性能越好。PR曲线的两个指标都聚焦于正例PR曲线展示的是Precision vs Recall的曲线，ROC曲线展示的是FPR（x 轴：False positive rate） vsTPR（True positive rate, TPR）曲线。
- [ ] ROC 曲线
- [ ] AUC 面积
二，AP 与 mAP
2.1，AP 与 mAP 指标理解
AP 衡量的是训练好的模型在每个类别上的好坏，mAP 衡量的是模型在所有类别上的好坏，得到 AP 后 mAP 的计算就变得很简单了，就是取所有 AP 的平均值。AP 的计算公式比较复杂（所以单独作一章节内容），详细内容参考下文。
mAP 这个术语有不同的定义。此度量指标通常用于信息检索、图像分类和目标检测领域。然而这两个领域计算 mAP 的方式却不相同。这里我们只谈论目标检测中的 mAP 计算方法。
mAP 常作为目标检测算法的评价指标，具体来说就是，对于每张图片检测模型会输出多个预测框（远超真实框的个数），我们使用 IoU (Intersection Over Union，交并比)来标记预测框是否预测准确。标记完成后，随着预测框的增多，查全率 R 总会上升，在不同查全率 R 水平下对准确率 P 做平均，即得到 AP，最后再对所有类别按其所占比例做平均，即得到 mAP 指标。
2.2，近似计算AP
知道了AP 的定义，下一步就是理解AP计算的实现，理论上可以通过积分来计算AP，公式如下：
$$AP=\\int_0^1 P(r) dr$$
但通常情况下都是使用近似或者插值的方法来计算 $AP$。
$$AP = \\sum_k=1^NP(k)\\Delta r(k)$$
- 近似计算 $AP$ (
approximated average precision)，这种计算方式是approximated形式的； - 很显然位于一条竖直线上的点对计算 $AP$ 没有贡献；
- 这里 $N$ 为数据总量，$k$ 为每个样本点的索引， $Δr(k)=r(k)−r(k−1)$。
近似计算 AP 和绘制 PR 曲线代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
class_names = ["car", "pedestrians", "bicycle"]
def draw_PR_curve(predict_scores, eval_labels, name, cls_idx=1):
"""calculate AP and draw PR curve, there are 3 types
Parameters:
@all_scores: single test dataset predict scores array, (-1, 3)
@all_labels: single test dataset predict label array, (-1, 3)
@cls_idx: the serial number of the AP to be calculated, example: 0,1,2,3...
"""
# print(sklearn Macro-F1-Score:, f1_score(predict_scores, eval_labels, average=macro))
global class_names
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(15, 10))
# Rank the predicted scores from large to small, extract their corresponding index(index number), and generate an array
idx = predict_scores[:, cls_idx].argsort()[::-1]
eval_labels_descend = eval_labels[idx]
pos_gt_num = np.sum(eval_labels == cls_idx) # number of all gt
predict_results = np.ones_like(eval_labels)
tp_arr = np.logical_and(predict_results == cls_idx, eval_labels_descend == cls_idx) # ndarray
fp_arr = np.logical_and(predict_results == cls_idx, eval_labels_descend != cls_idx)
tp_cum = np.cumsum(tp_arr).astype(float) # ndarray, Cumulative sum of array elements.
fp_cum = np.cumsum(fp_arr).astype(float)
precision_arr = tp_cum / (tp_cum + fp_cum) # ndarray
recall_arr = tp_cum / pos_gt_num
ap = 0.0
prev_recall = 0
for p, r in zip(precision_arr, recall_arr):
ap += p * (r - prev_recall)
# pdb.set_trace()
prev_recall = r
print("------%s, ap: %f-----" % (name, ap))
fig_label = [%s, %s] ap=%f % (name, class_names[cls_idx], ap)
ax.plot(recall_arr, precision_arr, label=fig_label)
ax.legend(loc="lower left")
ax.set_title("PR curve about class: %s" % (class_names[cls_idx]))
ax.set(xticks=np.arange(0., 1, 0.05), yticks=np.arange(0., 1, 0.05))
ax.set(xlabel="recall", ylabel="precision", xlim=[0, 1], ylim=[0, 1])
fig.savefig("./pr-curve-%s.png" % class_names[cls_idx])
plt.close(fig)
2.3，插值计算 AP
插值计算(Interpolated average precision) $AP$ 的公式的演变过程这里不做讨论，详情可以参考这篇文章，我这里的公式和图也是参考此文章的。11 点插值计算方式计算 $AP$ 公式如下：
- 这是通常意义上的
11points_Interpolated形式的AP，选取固定的 $0,0.1,0.2,…,1.0$11个阈值，这个在 PASCAL2007 中使用 - 这里因为参与计算的只有
11个点，所以 $K=11$，称为 11 points_Interpolated，$k$ 为阈值索引 - $P_interp(k)$ 取第 $k$ 个阈值所对应的样本点之后的样本中的最大值，只不过这里的阈值被限定在了 $0,0.1,0.2,…,1.0$ 范围内。
从曲线上看，真实 AP< approximated AP < Interpolated AP，11-points Interpolated AP 可能大也可能小，当数据量很多的时候会接近于 Interpolated AP，与 Interpolated AP 不同，前面的公式中计算 AP 时都是对 PR 曲线的面积估计，PASCAL 的论文里给出的公式就更加简单粗暴了，直接计算11 个阈值处的 precision 的平均值。PASCAL 论文给出的 11 点计算 AP 的公式如下。
1, 在给定 recal 和 precision 的条件下计算 AP：
def voc_ap(rec, prec, use_07_metric=False):
"""
ap = voc_ap(rec, prec, [use_07_metric])
Compute VOC AP given precision and recall.
If use_07_metric is true, uses the
VOC 07 11 point method (default:False).
"""
if use_07_metric:
# 11 point metric
ap = 0.
for t in np.arange(0., 1.1, 0.1):
if np.sum(rec >= t) == 0:
p = 0
else:
p = np.max(prec[rec >= t])
ap = ap + p / 11.
else:
# correct AP calculation
# first append sentinel values at the end
mrec = np.concatenate(([0.], rec, [1.]))
mpre = np.concatenate(([0.], prec, [0.]))
# compute the precision envelope
for i in range(mpre.size - 1, 0, -1):
mpre[i - 1] = np.maximum(mpre[i - 1], mpre[i])
# to calculate area under PR curve, look for points
# where X axis (recall) changes value
i = np.where(mrec[1:] != mrec[:-1])[0]
# and sum (\\Delta recall) * prec
ap = np.sum((mrec[i + 1] - mrec[i]) * mpre[i + 1])
return ap
2，给定目标检测结果文件和测试集标签文件 xml 等计算 AP：
def parse_rec(filename):
""" Parse a PASCAL VOC xml file
Return : list, element is dict.
"""
tree = ET.parse(filename)
objects = []
for obj in tree.findall(object):
obj_struct =
obj_struct[name] = obj.find(name).text
obj_struct[pose] = obj.find(pose).text
obj_struct[truncated] = int(obj.find(truncated).text)
obj_struct[difficult] = int(obj.find(difficult).text)
bbox = obj.find(bndbox)
obj_struct[bbox] = [int(bbox.find(xmin).text),
int(bbox.find(ymin).text),
int(bbox.find(xmax).text),
int(bbox.find(ymax).text)]
objects.append(obj_struct)
return objects
def voc_eval（detpath,
annopath,
imagesetfile,
classname,
cachedir,
ovthresh=0.5,
use_07_metric=False):
"""rec, prec, ap = voc_eval（detpath,
annopath,
imagesetfile,
classname,
[ovthresh],
[use_07_metric])
Top level function that does the PASCAL VOC evaluation.
detpath: Path to detections result file
detpath.format(classname) should produce the detection results file.
annopath: Path to annotations file
annopath.format(imagename) should be the xml annotations file.
imagesetfile: Text file containing the list of images, one image per line.
classname: Category name (duh)
cachedir: Directory for caching the annotations
[ovthresh]: Overlap threshold (default = 0.5)
[use_07_metric]: Whether to use VOC07s 11 point AP computation
(default False)
"""
# assumes detections are in detpath.format(classname)
# assumes annotations are in annopath.format(imagename)
# assumes imagesetfile is a text file with each line an image name
# cachedir caches the annotations in a pickle file
# first load gt
if not os.path.isdir(cachedir):
os.mkdir(cachedir)
cachefile = os.path.join(cachedir, %s_annots.pkl % imagesetfile)
# read list of images
with open(imagesetfile, r) as f:
lines = f.readlines()
imagenames = [x.strip() for x in lines]
if not os.path.isfile(cachefile):
# load annotations
recs =
for i, imagename in enumerate(imagenames):
recs[imagename] = parse_rec(annopath.format(imagename))
if i % 100 == 0:
print(Reading annotation for :d/:d.format(
i + 1, len(imagenames)))
# save
print(Saving cached annotations to :s.format(cachefile))
with open(cachefile, wb) as f:
pickle.dump(recs, f)
else:
# load
with open(cachefile, rb) as f:
try:
recs = pickle.load(f)
except:
recs = pickle.load(f, encoding=bytes)
# extract gt objects for this class
class_recs =
npos = 0
for imagename in imagenames:
R = [obj for obj in recs[imagename] if obj[name] == classname]
bbox = np.array([x[bbox] for x in R])
difficult = np.array([x[difficult] for x in R]).astype(np.bool)
det = [False] * len(R)
npos = npos + sum(~difficult)
class_recs[imagename] = bbox: bbox,
difficult: difficult,
det: det
# read dets
detfile = detpath.format(classname)
with open(detfile, r) as f:
lines = f.readlines()
splitlines = [x.strip().split( ) for x in lines]
image_ids = [x[0] for x in splitlines]
confidence = np.array([float(x[1]) for x in splitlines])
BB = np.array([[float(z) for z in x[2:]] for x in splitlines])
nd = len(image_ids)
tp = np.zeros(nd)
fp = np.zeros(nd)
if BB.shape[0] > 0:
# sort by confidence
sorted_ind = np.argsort(-confidence)
sorted_scores = np.sort(-confidence)
BB = BB[sorted_ind, :]
image_ids = [image_ids[x] for x in sorted_ind]
# go down dets and mark TPs and FPs
for d in range(nd):
R = class_recs[image_ids[d]]
bb = BB[d, :].astype(float)
ovmax = -np.inf
BBGT = R[bbox].astype(float)
if BBGT.size > 0:
# compute overlaps
# intersection
ixmin = np.maximum(BBGT[:, 0], bb[0])
iymin = np.maximum(BBGT[:, 1], bb[1])
ixmax = np.minimum(BBGT[:, 2], bb[2])
iymax = np.minimum(BBGT[:, 3], bb[3])
iw = np.maximum(ixmax - ixmin + 1., 0.)
ih = np.maximum(iymax - iymin + 1., 0.)
inters = iw * ih
# union
uni = ((bb[2] - bb[0] + 1.) * (bb[3] - bb[1] + 1.) +
(BBGT[:, 2] - BBGT[:, 0] + 1.) *
(BBGT[:, 3] - BBGT[:, 1] + 1.) - inters)
overlaps = inters / uni
ovmax = np.max(overlaps)
jmax = np.argmax(overlaps)
if ovmax > ovthresh:
if not R[difficult][jmax]:
if not R[det][jmax]:
tp[d] = 1.
R[det][jmax] = 1
else:
fp[d] = 1.
else:
fp[d] = 1.
# compute precision recall
fp = np.cumsum(fp)
tp = np.cumsum(tp)
rec = tp / float(npos)
# avoid divide by zero in case the first detection matches a difficult
# ground truth
prec = tp / np.maximum(tp + fp, np.finfo(np.float64).eps)
ap = voc_ap(rec, prec, use_07_metric)
return rec, prec, ap
2.4，mAP 计算方法
因为 $mAP$ 值的计算是对数据集中所有类别的 $AP$ 值求平均，所以我们要计算 $mAP$，首先得知道某一类别的 $AP$ 值怎么求。不同数据集的某类别的 $AP$ 计算方法大同小异，主要分为三种：
（1）在 VOC2007，只需要选取当 $Recall >= 0, 0.1, 0.2, ..., 1$ 共 11 个点时的 Precision 最大值，然后 $AP$ 就是这 11 个 Precision 的平均值，$mAP$ 就是所有类别 $AP$ 值的平均。VOC 数据集中计算 $AP$ 的代码（用的是插值计算方法，代码出自py-faster-rcnn仓库）
（2）在 VOC2010 及以后，需要针对每一个不同的 Recall 值（包括 0 和 1），选取其大于等于这些 Recall 值时的 Precision 最大值，然后计算 PR 曲线下面积作为 $AP$ 值，$mAP$ 就是所有类别 $AP$ 值的平均。
（3）COCO 数据集，设定多个 IOU 阈值（0.5-0.95, 0.05 为步长），在每一个 IOU 阈值下都有某一类别的 AP 值，然后求不同 IOU 阈值下的 AP 平均，就是所求的最终的某类别的 AP 值。
三，目标检测度量标准汇总
| 评价指标 | 定义及理解 |
|---|---|
mAP |
mean Average Precision, 即各类别 AP 的平均值 |
AP |
PR 曲线下面积，后文会详细讲解 |
PR 曲线 |
Precision-Recall 曲线 |
Precision |
$TP / (TP + FP)$ |
Recall |
$TP / (TP + FN)$ |
TP |
IoU>0.5 的检测框数量（同一 Ground Truth 只计算一次，阈值取 0.5） |
FP |
IoU<=0.5 的检测框，或者是检测到同一个 GT 的多余检测框的数量 |
FN |
没有检测到的 GT 的数量 |
四，参考资料
- 目标检测评价标准-AP mAP
- 目标检测的性能评价指标
- Soft-NMS
- Recent Advances in Deep Learning for Object Detection
- A Simple and Fast Implementation of Faster R-CNN
- 分类模型评估指标——准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线
- 一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
以上是关于目标检测模型的评价标准-AP与mAP的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章