用matlab 画log Average Miss Rate - FPPI 曲线图,知识点总结

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了用matlab 画log Average Miss Rate - FPPI 曲线图,知识点总结相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

这周的大量时间都用在了去研究log Average Miss Rate - FPPI曲线了,昨天出来了结果。现在总结一下自己查到过的有用的知识点,使以后再用的时候不至于很费劲。

 

关于log Average Miss Rate - FPPI 曲线,是用来衡量行人检测的检测器效果的衡量指标,曲线越低,效果越好。

画log Average Miss Rate - FPPI曲线,matlab2017版本提供了专门的函数,函数的详细用法,在matlab的官方文档中已经给出。

 

%detectionResults 是你检测器生成的关于每幅图像的 boundinb boxes 和对应与每个bbox 得到的分数 见图(1)
%trainingData 是你数据关于每幅图像标定的 ground truth 见图(2)

[am,fppi,missRate] = evaluateDetectionMissRate(detectionResults,trainingData)

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图(1-1) detectionResults的具体结果展示

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图(1-2) Boxes 中可以是一个double 类型的矩阵

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图(1-3) Scr中是与Boxes一一对应的分数,Scr也是double类型的

 

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图(2) trainingData的具体结果展示(这里的3*4 double 类型同上边的图中一样)

 

 有了这些数据后,传给函数 evaluateDetectionMissRate() 就能得到最终的结果,然后用miss rate 和FPPI绘制最终的曲线

figure
loglog(fppi, missRate);
grid on
title(sprintf(‘log Average Miss Rate = %.5f‘,am))

 

我的整体代码是

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[am,fppi,missRate] = evaluateDetectionMissRate(get_scr_bbox,get_results(:,1),0.5);

%%
% Plot log average miss rate - FPPI.
figure
loglog(fppi, missRate);
grid on
title(sprintf(log Average Miss Rate = %.5f,am))
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以上是关于用matlab 画log Average Miss Rate - FPPI 曲线图,知识点总结的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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