本文主要是介绍【YOLO学习】召回率(Recall),精确率(Precision),平均正确率(Average_precision(AP) ),交除并(Intersection-over-Union(IoU)),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
摘要
在训练YOLO v2的过程中,系统会显示出一些评价训练效果的值,如Recall,IoU等等。为了怕以后忘了,现在把自己对这几种度量方式的理解记录一下。
这一文章首先假设一个测试集,然后围绕这一测试集来介绍这几种度量方式的计算方法。
大雁与飞机
假设现在有这样一个测试集,测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成,如下图所示:
假设你的分类系统最终的目的是:能取出测试集中所有飞机的图片,而不是大雁的图片。
现在做如下的定义:
True positives : 飞机的图片被正确的识别成了飞机。
True negatives: 大雁的图片没有被识别出来,系统正确地认为它们是大雁。
False positives: 大雁的图片被错误地识别成了飞机。
False negatives: 飞机的图片没有被识别出来,系统错误地认为它们是大雁。
假设你的分类系统使用了上述假设识别出了四个结果,如下图所示:
那么在识别出的这四张照片中:
True positives : 有三个,画绿色框的飞机。
False positives: 有一个,画红色框的大雁。
没被识别出来的六张图片中:
True negatives : 有四个,这四个大雁的图片,系统正确地没有把它们识别成飞机。
False negatives: 有两个,两个飞机没有被识别出来,系统错误地认为它们是大雁。
Precision 与 Recall
Precision其实就是在识别出来的图片中,True positives所占的比率:
precision=tptp+fp=tpn
其中的n代表的是(True positives + False positives),也就是系统一共识别出来多少照片 。
在这一例子中,True positives为3,False positives为1,所以Precision值是 3/(3+1)=0.75。
意味着在识别出的结果中,飞机的图片占75%。
Recall 是被正确识别出来的飞机个数与测试集中所有飞机的个数的比值:
recall=tptp+fn
Recall的分母是(True positives + False negatives),这两个值的和,可以理解为一共有多少张飞机的照片。
在这一例子中,True positives为3,False negatives为2,那么Recall值是 3/(3+2)=0.6。
意味着在所有的飞机图片中,60%的飞机被正确的识别成飞机.。
调整阈值
你也可以通过调整阈值,来选择让系统识别出多少图片,进而改变Precision 或 Recall 的值。
在某种阈值的前提下(蓝色虚线),系统识别出了四张图片,如下图中所示:
分类系统认为大于阈值(蓝色虚线之上)的四个图片更像飞机。
我们可以通过改变阈值(也可以看作上下移动蓝色的虚线),来选择让系统识别能出多少个图片,当然阈值的变化会导致Precision与Recall值发生变化。比如,把蓝色虚线放到第一张图片下面,也就是说让系统只识别出最上面的那张飞机图片,那么Precision的值就是100%,而Recall的值则是20%。如果把蓝色虚线放到第二张图片下面,也就是说让系统只识别出最上面的前两张图片,那么Precision的值还是100%,而Recall的值则增长到是40%。
下图为不同阈值条件下,Precision与Recall的变化情况:
Precision-recall 曲线
如果你想评估一个分类器的性能,一个比较好的方法是:观察,当阈值变化时,Precision与Recall值的变化情况。如果一个分类器的性能比较好,那么它应该有如下的表现:被识别出的图片中飞机所占的比重比较大,并且在识别出大雁之前,尽可能多地正确识别出飞机,也就是让Recall值增长的同时保持Precision的值在一个很高的水平。而性能比较差的分类器可能会损失很多Precision值才能换来Recall值的提高。通常情况下,文章中都会使用Precision-recall曲线,来显示出分类器在Precision与Recall之间的权衡。
上图就是分类器的Precision-recall 曲线,在不损失精度的条件下它能达到40%Recall。而当Recall达到100%时,Precision 降低到50%。
Approximated Average precision
相比较与曲线图,在某些时候还是一个具体的数值能更直观地表现出分类器的性能。通常情况下都是用 Average Precision来作为这一度量标准,它的公式为:
∫10prdr
在这一积分中,其中p代表Precision ,r代表Recall,p是一个以r为参数的函数,That is equal to taking the area under the curve.
实际上这一积分极其接近于这一数值:对每一种阈值分别求(Precision值)乘以(Recall值的变化情况),再把所有阈值下求得的乘积值进行累加。公式如下:
∑Nk=1P(k)∇r(k)
在这一公式中,N代表测试集中所有图片的个数,P(k)表示在能识别出k个图片的时候Precision的值,而 Delta r(k) 则表示识别图片个数从k-1变化到k时(通过调整阈值)Recall值的变化情况。
在这一例子中,Approximated Average Precision的值
=(1 * (0.2-0)) + (1 * (0.4-0.2)) + (0.66 * (0.4-0.4)) + (0.75 * (0.6-0.4)) + (0.6 * (0.6-0.6)) + (0.66 * (0.8-0.6)) + (0.57 * (0.8-0.8)) + (0.5 * (0.8-0.8)) + (0.44 * (0.8-0.8)) + (0.5 * (1-0.8)) = 0.782.
=(1 * 0.2) + (1 * 0.2) + (0.66 * 0) + (0.75 * 0.2) + (0.6 * 0) + (0.66 * 0.2) + (0.57 * 0) + (0.5 * 0) + (0.44 * 0) + (0.5 * 0.2) = 0.782.
通过计算可以看到,那些Recall值没有变化的地方(红色数值),对增加Average Precision值没有贡献。
Interpolated average precision
不同于Approximated Average Precision,一些作者选择另一种度量性能的标准:Interpolated Average Precision。这一新的算法不再使用P(k),也就是说,不再使用当系统识别出k个图片的时候Precision的值与Recall变化值相乘。而是使用:
maxk^≥kP(k^)∇r(k)
下图的图片是Approximated Average Precision 与 Interpolated Average Precision相比较。
需要注意的是,为了让特征更明显,图片中使用的参数与上面所说的例子无关。
很明显 Approximated Average Precision与精度曲线挨的很近,而使用Interpolated Average Precision算出的Average Precision值明显要比Approximated Average Precision的方法算出的要高。
一些很重要的文章都是用Interpolated Average Precision 作为度量方法,并且直接称算出的值为Average Precision 。PASCAL Visual Objects Challenge从2007年开始就是用这一度量制度,他们认为这一方法能有效地减少Precision-recall 曲线中的抖动。所以在比较文章中Average Precision 值的时候,最好先弄清楚它们使用的是那种度量方式。
IoU
IoU这一值,可以理解为系统预测出来的框与原来图片中标记的框的重合程度。
计算方法即检测结果Detection Result与 Ground Truth 的交集比上它们的并集,即为检测的准确率:
如下图所示:
蓝色的框是:GroundTruth
黄色的框是:DetectionResult
绿色的框是:DetectionResult ⋂ GroundTruth
红色的框是:DetectionResult ⋃ GroundTruth
参考文献
http://blog.csdn.net/hysteric314/article/details/54093734
这篇关于【YOLO学习】召回率(Recall),精确率(Precision),平均正确率(Average_precision(AP) ),交除并(Intersection-over-Union(IoU))的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!