“史上最全AP、mAP详解与代码实现”文章（[这里](http://t.csdnimg.cn/VMSSn)）已经介绍了map相关原理，且给出相应简单代码实现AP方法。然将AP计算融入模型求解AP结果，可能是一个较为复杂的工程量。恰好，我也有一些这样的需求，我是想计算相关DETR的map指标。我将构造一个即插即用计算map的相关模块代码，使用者只需赋值我的模块，即可使用。同时，为了更好快速使用，我将基于通用模型yolo为基准介绍map通用模块(你有疑问，yolo已有val.py可测试map，但yolo无法测出small、medium、large等相关AP或AP0.75等结果)。本文将直接介绍计算map核心代码简单列子，在此基础上介绍整个即插即用map计算模块使用方法与代码解读。该资源便是列子内容，可参考“史上最全AP、mAP通用代码实现(即插即用-基于yolo模型)”博客。
2024-05-05 09:56:41
98KB
1
l-曲线矩阵代码
引文
这项工作在IWSSIP
2020上进行了介绍。如果您使用此代码进行研究，请考虑引用：
@INPROCEEDINGS
{padillaCITE2020,
author
=
{R.
{Padilla}
and
S.
L.
{Netto}
and
E.
A.
B.
{da
Silva}},
title
=
{A
Survey
on
Performance
Metrics
for
Object-Detection
Algorithms},
booktitle
=
{2020
International
Conference
on
Systems,
Signals
and
Image
Processing
(IWSSIP)},
year
=
{2020},
pages
=
{237-242},}
下载论文
-
Attention:
A
new
version
of
this
tool
has
been
published!
新版本包括所有COCO指标，支持其他文件格式，提供了指导评估过程的用户界面（UI）
，并提供了STT-AP指标来评估视频中的对象检测。
您可以访问新版
2022-02-13 19:26:42
10.1MB
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matlab代码左移视差图计算器-C
++示例：
给定的模板函数计算给定的2个立体图像的视差图。
由于易于实现和理解，因此我们遵循该算法。
我们为此项目使用OpenCV
3.4.2，它是在linux系统上构建的。
结果：
通过运行./build/disparity获得的结果是
生成并运行：
该存储库提供了一个预构建的二进制./build/disparity
要重建代码，请按照下列步骤操作：
转到build文件夹使用cd
build/
使用rm
disparity删除预构建的二进制文件
使用cmake
..解析cmake列表cmake
..
使用make制作目标
新的二进制文件可以按以下方式使用：
转到根目录
./build/disparity
所有参数都是可选的
二进制文件默认使用images/文件夹中的images/
，最大视差为64
，内核半径为4
类接口
Disparity类的接口如下所示：
class
Disparity
{
private:
/*
alloca
2021-10-13 11:35:57
4.46MB
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通过train_shapes.ipynb可以在平台jupyter notebook上进行训练，同时也可以在平台jupyter notebook上将文件转换为python文件，中包括ap.map的计算。
2021-09-09 10:12:03
99KB
1
基于darknet，划分的数据集，在使用trans数据训练出模型后，使用test数据集，测试模型性能，计算mAP指数。
2021-05-11 18:50:20
4.88MB
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