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AI如何一眼看穿鱼群健康？看改进HRNet模型实现水下健康监测

同时，HPFPE在AP50、AP75、AR50和AR75指标上均取得更高值，表明该模型在斑石鲷数据上优于原始HRNet。图5展示了HPFPE与标准HRNet在斑石鲷数据上生成的热力图对比。...通过对比AP50和AP75分数可知HPFPE全面优于其他方法，表明其在AP和AR指标上均领先主流方法。...总体而言，CBAM在AP50和AR50上与其他机制差异较小，但在AP75和AR75上表现出明显优势。因此CBAM能更有效地提升HPFPE模型的精度。...此外，引入CBAM和膨胀卷积后，AP50和AR50普遍提升，而AP75和AR75的差异相对较小。这证实了膨胀卷积与CBAM模块的集成能显著增强鱼类姿态估计模型的性能。...在观赏鱼数据集上，HPFPE在AP、AR、AP50、AR50、AP75和AR75指标上优于大多数算法，进一步证明了其有效性和泛化能力。然而在多鱼场景中仍需进一步改进。

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深度学习: COCO目标检测测评指标

即，AP50=mAP50AP50=mAP50AP^{50}=mAP^{50}，AP75=mAP75AP75=mAP75AP^{75}=mAP^{75}，以此类推。

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带有注意力RPN和多关系检测器的小样本目标检测网络（提供源码和数据及下载）

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。

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CVPR2020最佳检测 | 带有注意力RPN和多关系检测器的小样本目标检测网络

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新文预览 | IoU-aware Single-stage Object Detector for Accurate Localization

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

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SCLNet 用于图像目标检测的尺度鲁棒互补学习网络！

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%

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COOPERATING RPN’S IMPROVE FEW-SHOT OBJECTDETECTION

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。

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mask R-cnn检测，分割和特征点定位全部都做了

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。

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DENTEX2023——全景 X 线牙科计数和诊断挑战赛

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。

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一种关注于重要样本的目标检测方法！

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。

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一文了解目标检测图像分割coco数据集检测评价标准

{{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。

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AAAI 2021 | 用于旋转目标检测的动态锚框学习策略

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。 ?

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学界 | 何恺明等人提出新型半监督实例分割方法：学习分割Every Thing

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。

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ICCV2019 | 旷视提出轻量级目标检测网络ThunderNet

ThunderNetSNet535超过其他one-stage网络至少4.8 AP， 5.8 AP50 和 6.7 AP75。 ?

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【小知识】目标检测各类指标概念总结

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

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DiffusionDet：用于对象检测的扩散模型

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。

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【目标检测】开源 | YOLOv4原班人马的又一力作，YOLO系列的扩展Scaled-YOLOv4：跨阶段局部网络！

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

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EdgeYOLO：边缘设备上实时运行的目标检测器及Pytorch实现

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

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EdgeYOLO：边缘设备上实时运行的目标检测器及Pytorch实现

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

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RoLID-11K：面向小目标检测的行车记录仪路边垃圾数据集

具体来说，我们报告 AP50（在 IoU 阈值为 0.5 时测量的检测精度）和 AP50:95（在 IoU 阈值从 0.5 到 0.95，步长为 0.05 范围内的 AP 平均值）。...AP50:95 提供了对定位质量的更严格评估。...各模型普遍较高的 AP50 相对于 AP50:95，反映了对仅占几十个像素的物体进行精确定位的巨大挑战。实时检测器表现出预期的速度与精度权衡。...YOLO 模型（v8–v12）实现了亚毫秒级的推理延迟，同时保持了有竞争力的 AP50 分数，但在 AP50:95 上显著落后于 Transformer 架构。...对于 DEIMv2，将默认的 CNN 骨干网络替换为 ViT-Tiny 能显著提升 AP50:95。

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AI如何一眼看穿鱼群健康？看改进HRNet模型实现水下健康监测

深度学习: COCO目标检测测评指标

带有注意力RPN和多关系检测器的小样本目标检测网络（提供源码和数据及下载）

CVPR2020最佳检测 | 带有注意力RPN和多关系检测器的小样本目标检测网络

新文预览 | IoU-aware Single-stage Object Detector for Accurate Localization

SCLNet 用于图像目标检测的尺度鲁棒互补学习网络！

COOPERATING RPN’S IMPROVE FEW-SHOT OBJECTDETECTION

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一种关注于重要样本的目标检测方法！

一文了解目标检测图像分割coco数据集检测评价标准

AAAI 2021 | 用于旋转目标检测的动态锚框学习策略

学界 | 何恺明等人提出新型半监督实例分割方法：学习分割Every Thing

ICCV2019 | 旷视提出轻量级目标检测网络ThunderNet

【小知识】目标检测各类指标概念总结

DiffusionDet：用于对象检测的扩散模型

【目标检测】开源 | YOLOv4原班人马的又一力作，YOLO系列的扩展Scaled-YOLOv4：跨阶段局部网络！

EdgeYOLO：边缘设备上实时运行的目标检测器及Pytorch实现

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RoLID-11K：面向小目标检测的行车记录仪路边垃圾数据集

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