介紹目標偵測演算法分類及其評估效能指標

物件偵測是電腦視覺中的一項任務，用於識別和定位影像或影片中的物件。它在監控、自動駕駛和機器人技術等應用中起著重要作用。根據網路對同一輸入影像的使用次數，目標偵測演算法可以大致分為兩類。

單次目標偵測

單一物件偵測透過單次傳遞預測影像中物件的存在和位置，提高運算效率。

然而，單次目標偵測通常不如其他方法準確，尤其在偵測小物體方面表現不佳。儘管如此，這些演算法仍可在資源有限的環境中即時偵測物件。

兩次目標偵測

目標偵測通常會使用兩次輸入影像來預測物件的存在和位置。第一次檢測會產生一組潛在物件位置的建議，而第二次檢測會對這些建議進行進一步提煉和篩選，最終得出最準確的預測結果。雖然這種方法相比於單次目標檢測更準確，但也因此增加了計算成本。

總的來說，單次和兩次目標偵測之間的選擇取決於應用程式的特定要求和限制。

通常，單次目標偵測更適合即時應用，而兩次目標偵測更適合精確度更重要的應用。

物件偵測模型效能評估指標

為了確定和比較不同物件偵測模型的預測效能，我們需要標準的量化指標。

兩個最常見的評估指標是並集交集(IoU)和平均精確度(AP)指標。

並集交集(IoU)

#IoU(Intersection over Union)是一種流行的度量標準，用於測量定位精度和計算目標偵測模型中的定位誤差。

為了計算預測邊界框和真實邊界框之間的IoU，我們首先取得同一物件的兩個對應邊界框之間的交叉區域。在此之後，我們計算兩個邊界框所涵蓋的總面積——也稱為“並集”，以及它們之間的重疊區域稱為“交集”。

交集除以Union給出了重疊與總面積的比率，可以很好地估計預測邊界框與原始邊界框的接近程度。

平均精確度(AP)

平均精確度(AP)計算為一組預測的精確度與召回曲線下的面積。

召回率計算為模型在某個類別下所做的總預測與該類別的現有標籤總數的比率。精度是指真實陽性與模型所做的總預測的比率。

召回率和精確度提供了一種權衡，透過改變分類閾值以圖形方式表示為曲線。此精確度與召回率曲線下的面積為我們提供了模型每個類別的平均精確度。該值在所有類別中的平均值稱為平均精確度(mAP)。

以上是介紹目標偵測演算法分類及其評估效能指標的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！