[YOLO专题-3]：总体-目标检测的常见模型评估指标

Posted 2022-01-14 文火冰糖的硅基工坊

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目录

前言：

1. FLOPS （floating-point operations per second）: 注意全大写，

2. FLOPS（floating point operations）: 注意s小写

3. FPS （每秒传输帧数(Frames Per Second)）

4. IoU  交并比（Intersection-over-Union）

5. 精度与召回率

6.  mAP

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前言：

都说YOLO比Faster R-CNN块，用什么指标来标识YOLO等算法的快慢或好坏呢？

常见的指标如下：

1. FLOPS （floating-point operations per second）: 注意全大写，

FLOPS 是“每秒所执行的浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写。

它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。

正因为FLOPS字尾的那个S，代表秒，而不是复数，所以不能省略掉

它通常用来CPU执行浮点运算的能力的评估指标。是一个衡量硬件性能的指标。

2. FLOPS（floating point operations）: 注意s小写

FLOPs：是floating point operations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。

可以用来衡量算法/模型的复杂度。在深度学习中，我们用的是FLOPs，也就是说计算量，即用来衡量算法/模型的复杂度。值越大，表明神经网络所需要的浮点运算量越大，在同等硬件的条件下，速度就慢。

大多数的矩阵运算以及其他的数学运算，都是浮点运算。

3. FPS （每秒传输帧数(Frames Per Second)）

FPS是图像领域中的定义，是指画面每秒传输帧数，通俗来讲就是指动画或视频的画面数。

FPS是测量用于保存、显示动态视频的信息数量。每秒钟帧数越多，所显示的动作就会越流畅。通常，要避免动作不流畅的最低是30。某些计算机视频格式，每秒只能提供15帧。

电影以每秒24张画面的速度播放，也就是一秒钟内在屏幕上连续投射出24张静止画面。

用在目标识别领域，就翻译了模型1秒钟能够识别多少帧的图片，如果1s钟识别的图片数超过24帧，这用的目标识别算法，就可以用于视频的目标识别。YOLU可以得到1秒40帧以上，因此可用于视频中的目标识别。

FPS越大，表明算法的识别速度越快。

4. IoU  交并比（Intersection-over-Union）

交并比是目标检测中经常使用的一个概念，是产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground truth bound）的交叠率，即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。

 

C：目标所在的预测框的区域

G：目标所在的真实框的区域。

C与G的交集表示：某一个目标，被预测出来的面积部分。

C与G的并集表示：某一个目标，真实部分的面积与预测出来的面积之和，包含了错误框出来的区域。

IoU反应了某一个目标预测的精确度。

• 当IoU = 1时，表示找出来的部分，正好是真实的部分，完全吻合，最为理想。
• 但IoU = 0时，完全没有找对部分，预测的区域与真实对象完全不相干
• IoU = (0, 1):  只找出了一部分，值越接近1， 则表示找出来的真实部分越多。

5. 精度与召回率

这两个指标是相辅相成，相互制约的关系，因此放在一起讲。

精度：预测正确数/总预测，遵循的原则是：宁可放过，不能冤枉一个，重在：准确。通过降低数量，提升准确率。

召回率：预测正确数/被预测对象实际的个数，遵循的原则：宁可错误，不能放过一个，重在：找回目标，通过增加数量，降低准确率，确保所有目标都要挑出来，提升召回率。

因此上述两个指标是相互矛盾的。

6.  mAP

目标检测问题中的每个图片都可能包含一些不同类别的物体。因此，用于图像分类问题的标准指标precision不能直接应用于此。 这就是为什么需要mAP。

 

 mAP就是不同精度与不同召回率组成图形与X,Y轴围成的区域的面积。

理想情况下，任何召回率的情况下，精度都是1，这面积为1.

再乘以100就是下图的mAP:

这是YOLO V1的mAP与其他目标检测的mAP的比较。

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