即，AP50=mAP50AP50=mAP50AP^{50}=mAP^{50}，AP75=mAP75AP75=mAP75AP^{75}=mAP^{75}，以此类推。
对于单个模块，本地关系模块在AP50和AP75评估中均表现最佳。出人意料的是，尽管补丁关系模块对图像之间更复杂的关系进行建模，但其性能比其他关系模块差。我们认为，复杂的关系模块使模型难以学习。...在AP50和AP75评估中，注意力RPN的模型始终表现出比常规RPN更好的性能。...在AP50 / AP75评估中，注意力RPN在1-way 1-shot训练策略中产生0.9％/ 2.0％的收益，在2-way 5-shot训练策略中产生2.0％/ 2.1％的收益。
在AP50时，性能提升不太稳定，而在AP75时，则能大幅提升1.7%~2.3%，这说明IoU-aware能有效地提高定位的准确率。...实验结果有以下几点： 当$\alpha=1$(即仅用分类置信度)时，AP提升0.2%，这说明multi-task训练对模型是有作用的 当$\alpha=0.5$和$\alpha=0.4$时，AP达到最高，AP50
作者提出的框架比ClusDet[15]提高了AP:6.3%，AP50:6.6%，AP75:9.8%；比GLSAN[11]提高了AP:3.0%，AP50:5.0%，AP75:3.5%；比AMRNet[50...]提高了AP:1.8%，AP75:2.5%；比CDMNet[14]提高了AP:3.2%，AP50:4.0%，AP75:3.8%。...表5的第三行显示，仅添加CSCL组件的实验结果与第一行没有添加任何附加组件的 Baseline 模型相比，作者的模型在AP中提高了1.0%，在AP50中提高了0.7%，在AP75中提高了1.1%。...表5第五行相对于第四行在添加ECOop组件后，整体数据（第五列）的AP提高了1.9%，AP50提高了5.9%，AP75提高了0.6%。...与第一行的 Baseline 模型相比，作者的方法（在整体数据、AP50、AP75和APl方面）实现了更大幅度的提升，分别为3.6%，6.9%，2.9%和0.7%，而ARl和ARm的提高幅度分别为0.3%
关于COCO，我们在样本1、2、3、5、10和30下报告基础/新类AP、AP50和AP75。 在PASCAL VOC中，我们报告了3个不同的基础/新类在1、2、3、5和10分下的AP50。...有趣的是，在更具挑战性的COCO数据集上，我们对TFA的改进在不同的样本上是一致的(除了在AP75下使用完全连接分类器的30样本中有轻微的退化)。...表4显示，corpn的新型AP50在很大程度上优于原始集成。 这表明，纯粹的冗余不会导致改进，这证实了我们的损失条款加强了多样性和合作。...除了AP50之外，我们报告了在微调期间假阴性前景框的平均数量(“avg# FN”)，以及非最大抑制(NMS)之后的前景样本的平均数量(“avg# FG”)。...这个数字情节基本AP50(第一阶段)和小说AP50帕斯卡VOC小说分裂1和3,1。 请注意，RPN的最佳数量在不同的分割(以及假设的数据集)上是不同的。
我们使用标准 COCO 指标，包括 AP（超过 IoU 阈值的平均值），AP50，AP75 和 APS，APM，APL（不同规模的 AP）。除非另有说明，AP 使用 mask loU 进行评估。
DENTEX 挑战赛使用了一套综合指标，包括 AP50、AP75、AP 和 AR。这些性能评估指标是根据完全注释的测试数据集计算的，该数据集包含牙科图像分析的象限、枚举和诊断方面的象限枚举诊断数据。
{{TP\left( t \right) + FP\left( t \right)}}Precision=TP(t)+FP(t)TP(t) 其中，ttt代表阈值，也就是最开始的AP50AP_{50}AP50...和AP75AP_{75}AP75分别代表阈值是0.5和0.75。
以图左边这个目标为例： 对于白色虚线gt来说，预测边界框有bbox A， bbox B，bbox C，那么bbox C是最重要的，其原因在于它和gt的IOU是最高的，倘若不考虑每个框的置信度以及NMS的影响，当计算AP50...以图中两个目标为例： 依旧类比单目标的思路，这里假设要计算AP50，那么两个目标分别被C和D很好的检测到，但是要计算AP90，就只有D贡献recall了，要计算AP95，那整张图的mAP直接到0，也就是说...可以看到，基本都有涨点，尤其是对高IOU阈值下的AP指标（AP75）涨点较多。 ? 2. 消融实验 ? 表3中，R表示平等对待所有样本，H表示关注难例样本，P表示关注主要样本。
同时，相比AP50的2.7%涨幅，AP75提高了9.9%，可见MSL对高精度定位大有裨益。 ?...4.2.4 Results on UCAS-AOD 这个上面比较意外的是AP75，提升非常大，达到惊人的74，甚至有点不对劲。但是可视化DAL前后的结果，发现也在情理之中。...只是baseline很多定位性能卡在AP75坎的检测结果全被MSL优化后抬上来了。 ?
研究者还报告 AP50 和 AP75（在 0.5 和 0.75 IoU threshold 上评估的平均查准率），以及小（APS）、中（APM）和大（APL）目标上的 AP。
AP50：以IoU阈值为0.5判定为TP下的AP AP75：以IoU阈值为0.75判定为TP下的AP APs：小物体的AP APm：中物体的AP APL：大物体的AP 二、FLOPs、FLOPS FLOPS
ThunderNetSNet535超过其他one-stage网络至少4.8 AP， 5.8 AP50 和 6.7 AP75。 ?
我们报告多个 IoU 阈值 (AP)、阈值 0.5 (AP50) 和 0.75 (AP75) 的框平均精度 LVIS v1.0 [31] 数据集是一个大词汇对象检测和实例分割数据集，具有 100K 训练图像和...我们在 LVIS 评估中采用 MS-COCO 风格的框度量 AP、AP50 和 AP75 4.1实施细节 训练时间表。...我们报告 AP、AP50 和 AP75。
YOLOv4-Large取得了SOTA的结果：在MS-COCO数据集上取得了55.4%AP(73.3% AP50)，推理速度为15 FPS@Tesla V100；在添加TTA后，该模型达到了55.8%AP...(73.2%AP50)。...而由此得到的YOLOv4-tiny取得了22.0%AP(42.0%AP50)，推理速度为443fps@TRX 2080Ti；经由TensorRT加速以及FP16推理，batchsize=4时其推理速度可达
在 Titan X上，它能在 51 ms 内达到 57.9 AP50，相比较而言，RetinaNet 在 198 ms 内达到 57.5 AP50，性能相似但速度快了 3.8 倍。
提出的基线模型在MS COCO2017数据集中可以达到50.6%的AP50:95和69.8%的AP50准确度，在VisDrone2019 DET数据集可以达到26.4%的AP50:95和44.8%的AP50
然而作者发现，这种最大外接框的取法会得到过于大的真值框，从而产生标签歧义问题，甚至会损害网络的检测性能，特别是AP75的性能。...虽然椭圆形比原先的方形可以达到更高的IoU期望，然而0.729仍然低于0.75，所以仍然可能损害AP75的精度，因此作者还提出一个旋转不确定损失RUloss，用于计算回归损失。
在YOLOv3上进行实验对比，DIoU loss和CIoU的效果都很显著，mAP分别提升3.29%和5.67%，而AP75则分别提升6.40%和8.43%，而使用DIoU-NMS则能进一步提升，幅度达到...mAP分别提升0.59%和0.84%，而AP75则分别提升1.77%和2.59%，而使用DIoU-NMS则能进一步提升效果。 Faster R-CNN on MS COCO ? ?
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