[发明专利]一种目标检测的精度评价方法

权利要求书

1.一种目标检测的精度评价方法，其特征在于，包括：

获取根据目标检测算法进行目标检测的真实类别和预测类别组合；其中所述目标检测算法至少有2种；

基于所述真实类别和预测类别组合计算目标检测输出单个类别的准确率和召回率；

根据所述准确率和召回率，获取目标检测输出单个类别的平均精度；

利用所述获取的平均精度，计算目标检测输出所有类别平均精度的平均值；

基于多个所述目标检测输出所有类别平均精度的平均值进行比较，以确定在预定场景下使用最优目标检测算法。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述真实类别和预测类别组合包括：进行目标检测的真正例(True Positive)样本数量、真反例(True Negative)样本数量、假正例(False Positive)样本数量及假反例(False Negative)样本数量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述真实类别和预测类别组合计算目标检测输出单个类别的准确率，包括:计算真正例样本数量占所有被检测到的样本数量的比例，其中，所述所有被检测到的样本数量包括真正例样本数量和假正例样本数量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述准确率为：

其中，P为样本预测的准确率，TP为真正例样本数量，FP为假正例样本数量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述真实类别和预测类别组合计算目标检测输出单个类别的召回率，包括：计算真正例样本数量占应当被检测到的样本数量的比例，其中，所述应当被检测到的样本数量包括真正例样本数量和假反例样本数量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述召回率为：

其中，R为样本预测的召回率，TP为真正例样本数量，FN为假反例样本数量。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取目标检测输出单个类别的平均精度，包括：利用所述目标检测输出单个类别的准确率和召回率并绘制R-P曲线，所述获取目标检测输出单个类别的平均精度满足：

其中，AP为平均精度，P为样本预测的准确率，R为样本预测的召回率。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述计算目标检测输出所有类别平均精度的平均值，包括：计算n个类别的平均精度的集合，取均值；所述均值为：

其中，mAP为所有类别平均精度的均值，n为所有类别数量，为所有类别平均精度的集合。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于多个所述目标检测输出所有类别平均精度的平均值进行比较，包括：

获取多个所述计算目标检测输出所有类别平均精度的平均值；

对所述平均值的大小进行排列，以确定出最优目标检测算法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-9中任一项所述的目标检测的精度评价方法。