这就是神经网络 17：深度学习-评价指标_ROC_mAP

水深无声 2022-02-02 20:29 408阅读 0赞

# 概述 #

本文主要讲述目标检测指标mAP。主要也是自己做这块有段时间，但是这个指标一直没弄的特别清楚。而且网上很多博客写的并不准确，会给人不少舞蹈，希望自己的文章能帮到别人。

# 基础知识 #

### true positive, false positive, true negative, false negative ###

本段参考《目标检测的评价指标》，链接见最下方。  
首先解释一下上面四个词：  
分类正确的两类：

*  true positive(简称TP)：对象本来为正例，网络识别为正例
 *  true negative(简称TN)：对象本来为负例，网络识别为负例

分类错误的两类：

*  false positive(简称FP)：对象本来为负例，网络识别为正例，通常叫**误报**
 *  false negative(简称FN)：对象本来为正例，网络识别为负例，通常叫**漏报**

（来自知乎的一张图）

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3l1YW5sdWx1_size_16_color_FFFFFF_t_70]

这个例子看起来是二分类的分法，实际上多分类同样适用。因为对具体的某一类来说，分类算法都是二分类：要么分对了，要么分错了。每个类都可以单独统计正确率和召回率。

除了分类，目标检测同样可以使用这4种样本分法来统计模型性能。目标检测的预测和ground truth在IOU大于某个阈值（一般是0.5）的情况下，就退化成了分类问题。

### 什么是 Ground Truth ###

字面意思就是实际情况，也就是“数据集+标注”。我们可简单理解人工标注。

在统计TP\\TN\\FP\\FN的时候，实际上就有用预测结果和Ground Truth比较。

### 精度和召回率 ###

precision = TP / (TP + FP)，即precision表示的是在识别出的所有正例中，识别正确的正例所占的比例。

recall = TP / (TP + FN)，即recall表示的是在样本所有真正的正例中，识别正确的正例所占的比例。

其实下图就可以说明分类的精度和召回率的计算方式：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3l1YW5sdWx1_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

换成目标检测，也可以画成下面的样子（下图来自《  
目标检测模型的评价指标 mAP》）：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3l1YW5sdWx1_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

### IOU ###

预测的边框 和 真实的边框 的交集和并集的比例 称为 IoU（Intersection over Union）。这个指标又名 “Jaccard Index”，由 Paul Jaccard 在 19 世纪早期提出。

![在这里插入图片描述][2019050820431891.png]

在VOC数据集中，一般认为预测的边框和Ground Truth的IOU大于0.5才算预测正确（归为TP）。

### ROC曲线 ###

本段参考《ROC曲线 vs Precision-Recall曲线》和《ROC曲线与AUC》

ROC全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）。

**真正例率 TPR (True Positive Rate)**：所有正例中，有多少被正确地判定为正。

**假正例率 FPR (False Positive Rate)**：所有负例中，有多少被错误地判定为正。

![在这里插入图片描述][20190508204339208.png]

其实 TPR 就是 查全率/召回率（recall） 。

分类阈值，即设置判断样本为正例的阈值thr，预测为正样本的概率 P(y=1 | x) >= thr (常取thr=0.5) 则判定样本为正例。

阈值取不同值，TPR和FPR的值也不同，将它们的值画成曲线，就是ROC曲线。

ROC曲线是一个**单调曲线**，而且肯定经过点（0，0）与（1，1）。ROC曲线距离左上角越近，证明分类器效果越好。

下图来自《The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves》。左图是ROC曲线。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3l1YW5sdWx1_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

举个例子，4个正样本，预测为正样本的概率分别是1、0.75、0.5、0.25,当我的阈值分别是0.9、0.6、0.4、0.2的情况下，查全率分别是0.25、0.5、0.75和1。如果样本有限的话，ROC曲线就是台阶一样，单整体是递增的。

人脸检测网络喜欢用ROC来对比性能（注意横轴是吴检数，不是吴检率）：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3l1YW5sdWx1_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

上述说的都是二分类。对于多分类的问题，可以针对每个类都画出一个ROC，对每个类来说都是二分类（本类和其他类）。

ROC曲线下的面积就是AUC（Area Under the Curve）。AUC用于衡量“二分类问题”机器学习算法的性能。

*  AUC = 1，是完美分类器，采用这个预测模型时，不管设定什么阈值都能得出完美预测。
 *  0.5 < AUC < 1，优于随机猜测。这个分类器（模型）妥善设定阈值的话，能有预测价值。
 *  AUC = 0.5，跟随机猜测一样，模型没有预测价值。
 *  AUC < 0.5，比随机猜测还差；但只要总是反预测而行，就优于随机猜测。

### PRC曲线 ###

PR曲线即Precision-Recall为坐标画出的曲线。

与上面的ROC类似，在调整分类阈值的时候，每个类的精度和召回率都不断变化。ROC是单调曲线，PR曲线不是单调曲线。上面Figure1的图中右侧就是一个PR曲线。

# VOC2012图像分类的mAP计算方法 #

VOC2012中对于AP（Average Precision）的定义需要借助PR曲线，但是PR曲线和原版的PR曲线不同。上面我们说了，PR曲线不是一个单调的曲线，波动很大，而VOC2012把PR曲线定义为一个单调递减的曲线了。

怎么定义的，如下：

Compute a version of the measured precision/recall curve with precision
    monotonically decreasing, by setting the precision for recall r to the maximum
    precision obtained for any recall r
    ′ ≥ r.

也就是说，以召回率为横轴，在某个召回率r值上的P值是原版PR曲线r’>=r范围上P的最大值。这样定义之后，PR曲线就变成了一个单调递减的曲线。

有了改善版的PR曲线，就可以定义AP（average precision）了：

Compute the AP as the area under this curve by numerical integration.
    No approximation is involved since the curve is piecewise constant.

翻译过来就是对PR曲线下的面积进行积分。当然不是真的积分，因为样本个数都是离散值，分段计算求和就行了。

上面说了，无论是二分类还是多分类，对具体的一个类来说都是二分类。针对每个类都可以计算到一个AP值，对它们求平均就得到了mAP，这个指标可以衡量整个分类器的性能。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3l1YW5sdWx1_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

但是mAP毕竟是整体指标，要挑选合适的分类器，还要根据需求看每个类的AP值。

本段内容参考自《The PASCAL Visual Object Classes Challenge  
2012 (VOC2012) Development Kit》，链接见文末。

### VOC2012 AP定义的变化（相对2010） ###

《The PASCAL Visual Object Classes Challenge  
2012 (VOC2012) Development Kit》这篇文章说AP的定义在2010年变掉了，之前的版本上是分别在0~1（步长为0.1）求11个召回率下精度的平均值。

# VOC2012目标检测的mAP计算方法 #

同样，标准来自《The PASCAL Visual Object Classes Challenge  
2012 (VOC2012) Development Kit》这篇文章。

目标检测输出结果不仅有分类，还有bbox。所有正样本的第一个规则就是bbox和ground truth的IOU大于0.5。剩下的和分类的计算方式一样。

# 总结 #

本文主要总结了ROC曲线以及AP曲线，最后介绍了VOC中mAP的计算方法。

基本上参考《The PASCAL Visual Object Classes Challenge  
2012 (VOC2012) Development Kit》和《The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves》就够了。很多其他的博客写的都不全面。

目前基本看到ROC用在二元分类上比较多（比如人脸检测），mAP用在多类目标检测上比较多。

# 参考资料 #

[平均精度均值(mAP)——目标检测模型性能统计量][mAP]

[ROC曲线理解][ROC]

[ROC曲线和AUC面积理解][ROC_AUC]

[如何理解机器学习和统计中的AUC？][AUC]

[目标检测模型中的性能评估——MAP(Mean Average Precision)][MAP_Mean Average Precision]

[目标检测的评价指标][Link 1]

[目标检测一些常用的评价指标][Link 2]

[理解目标检测当中的mAP][mAP 1]

[The PASCAL Visual Object Classes Challenge  
2012 (VOC2012) Development Kit][The PASCAL Visual Object Classes Challenge 2012 _VOC2012_ Development Kit]

[The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves][]

[目标检测模型的评价指标 mAP][mAP 2]

[ROC曲线 vs Precision-Recall曲线][ROC_ vs Precision-Recall]

[ROC曲线与AUC][ROC_AUC 1]

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[mAP]: https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9901614.html
[ROC]: https://blog.csdn.net/weixin_33816821/article/details/87410928
[ROC_AUC]: https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/79946787
[AUC]: https://www.zhihu.com/question/39840928
[MAP_Mean Average Precision]: https://blog.csdn.net/Katherine_hsr/article/details/79266880
[Link 1]: https://blog.csdn.net/Liven_Zhu/article/details/81316627
[Link 2]: https://blog.csdn.net/linchunmian/article/details/79644300
[mAP 1]: https://blog.csdn.net/hsqyc/article/details/81702437
[The PASCAL Visual Object Classes Challenge 2012 _VOC2012_ Development Kit]: http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/devkit_doc.pdf
[The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves]: https://www.biostat.wisc.edu/~page/rocpr.pdf
[mAP 2]: https://blog.csdn.net/u014061630/article/details/82316849
[ROC_ vs Precision-Recall]: https://www.cnblogs.com/JesusAlone/p/9762352.html
[ROC_AUC 1]: https://www.cnblogs.com/JesusAlone/p/9758471.html