728x90 공부20 mAP(mean average precision): 다중 물체 검출 알고리즘 성능 평가 방법 reference: https://bskyvision.com/465 물체 검출 알고리즘 성능 평가방법 AP(Average Precision)의 이해 물체 검출(object detection) 알고리즘의 성능은 precision-recall 곡선과 average precision(AP)로 평가하는 것이 대세다. 이에 대해서 이해하려고 한참을 구글링했지만 초보자가 이해하기에 적당한 문서는 찾기.. bskyvision.com Precision과 Recall * Precision(정밀도) : 모든 검출 결과 중 옳게 검출한 비율 * Recall(재현율) : 마땅히 검출해내야 하는 물체들 중에서 제대로 검출된 것의 비율 Precison만으로 물체 검출 알고리즘의 성능을 평가하는 것은 적절하지 않다. 또한 Reca.. 2019. 7. 15. 0. 환경설정(git 연동, 가상환경, 라이브러리 설치 ) * 컴퓨터 환경: Ubuntu 16.04, NVIDIA TITAN X 1. git- 먼저 git 설치 $ sudo apt-get install git 2. git kraken- git kraken 홈페이지에서 git client 설치 (https://www.gitkraken.com/ )- 설치 후 github 계정과 연동1) github.com 으로 sign in 후 우측 상단 preferences 이동 및 Authentification 계정 연결2) 개인과제용: 좌측 상단 repo 아이콘 눌러서 clone(전에 만들어 둔 github repository를 clone, github repository 들어가서 굳이 repository 주소 복사 통해 clone)3) 협업연습용(Learning Tensor.. 2019. 3. 28. 이전 1 2 3 4 다음 728x90
