matlab_目标检测结果的评估，包括ROC曲线，AP值,Fmeasure的计算_单类别目标检测绘制ROC曲线资源-CSDN文库

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5星 · 超过95%的资源 134 浏览量 2022-06-20 00:59:20 上传评论 1 收藏 4KB ZIP 举报

在计算机视觉领域，目标检测是至关重要的一环，用于识别图像中的特定对象或类别。MATLAB作为强大的数值计算和可视化工具，被广泛应用于该领域的实验和分析。本篇将深入探讨如何在MATLAB中进行目标检测结果的评估，特别是ROC曲线、AP值（平均精度）以及F-measure的计算。 ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是一种评估二分类模型性能的图形方法。在目标检测中，ROC曲线通过绘制真阳性率（True Positive Rate, TPR）与假阳性率（False Positive Rate, FPR）之间的关系来展示模型在不同阈值下的表现。真阳性率是指正确识别出的正样本比例，而假阳性率则是误判为正样本的负样本比例。MATLAB中可以使用`perfcurve`函数绘制ROC曲线，通过对各种阈值的遍历来计算TPR和FPR。 AP值（Average Precision）是衡量目标检测性能的重要指标，尤其在PASCAL VOC等挑战赛中被广泛使用。它考虑了检测器在所有真实目标上的精度和召回率。AP值是将每个目标的精度-召回率曲线下的面积进行平均的结果。在MATLAB中，可以使用`voc_ap`函数来计算AP值，该函数通常需要输入预测结果和 ground truth 数据。再者，F-measure是另一种综合准确率和召回率的评价指标，它通过调和平均数的方式平衡两者。F-measure的计算公式为：\( F_{\beta} = (1 + \beta^2) \cdot \frac{precision \cdot recall}{\beta^2 \cdot precision + recall} \)，其中\( \beta \)常取1，表示对精确度和召回率的均衡重视。在MATLAB中，可以自定义函数来计算F-measure，或者使用现成的评估库如`metrics`包。在评估过程中，通常会计算多个阈值下的F-measure，然后取其平均值，得到mF-measure，这可以反映检测器在不同大小和难度的目标上的综合性能。在压缩包文件`evalution_copy`中，可能包含了MATLAB脚本和数据，用于演示或实现上述评估过程。通过运行这些脚本，用户可以学习如何在实际项目中应用这些评估方法，以优化和比较不同的目标检测算法。 MATLAB提供的工具和函数使得在目标检测结果的评估过程中，可以直观地理解模型性能，并基于这些指标进行算法优化。掌握ROC曲线、AP值和F-measure的计算对于提升目标检测系统的效能至关重要。

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evalution_copy.zip （3个子文件）

evalution_copy

score_my_AP.m 2KB

QXL_ROC.m 2KB

Fmeasure.m 1KB

%%%%%%%%%%%%% segmentation score %%%%%%%%%%%%%% clear %dataset='dataset7'; %comp='step21_iter_cnn2_MCA_beta0_2'; %comp='step21_my_test_cnn_ftr2_without_R_smooth'; IMGS_DIR = ['../result/']; gtpath=['../gt/']; kz='*.png'; % switch dataset % case 'dataset38', kz='*.png'; % case 'dataset7', kz='*.bmp'; % case 'dataset13', kz='*.bmp'; % end % soddir=dir(IMGS_DIR); soddir2=dir(gtpath); all_class_score=[]; pre=[]; tpr=[]; fpr=[]; auc=[]; F_tpr=[]; F_pre=[]; for j = 3:length(soddir2) soddirnamewhole2=strcat(gtpath,soddir2(j).name,'\'); gtfile= dir(fullfile(soddirnamewhole2,kz)); soddirnamewhole=strcat(IMGS_DIR,soddir2(j).name,'\'); % soddirnamewhole=strcat(IMGS_DIR); % imgfile= dir(fullfile(soddirnamewhole,'*.tif')); sub_pre=[]; sub_tpr=[]; sub_fpr=[]; f_tpr=[]; f_pre=[]; for i=1:length(gtfile) gt=imread([soddirnamewhole2 gtfile(i).name]); img=imread([soddirnamewhole gtfile(i).name(1:end-4) '.png']); % img=imread(['\\ZDW-PC\Results_SPL\' gtfile(i).name(1:end-4) '_final22_u_20_2.png']); img=mat2gray(imresize(img,size(gt))); [Precision,TPR, FPR, AUC,AP] = QXL_ROC( img,gt , 100 ); pre=[pre;Precision]; tpr=[tpr;TPR]; fpr=[fpr;FPR]; % auc=[auc AUC]; % ap=[ap AP]; sub_pre=[sub_pre;Precision]; sub_tpr=[sub_tpr;TPR]; sub_fpr=[sub_fpr;FPR]; % % [F ,TPR ,Precision] = Fmeasure( img, gt ); f_tpr=[f_tpr TPR]; f_pre=[f_pre Precision]; F_tpr=[F_tpr TPR]; F_pre=[F_pre Precision]; end sub_T=mean(sub_tpr,1); sub_F=mean(sub_fpr,1); sub_P=mean(sub_pre,1); subAP(j-2)=-trapz(sub_T, sub_P); subAUC(j-2)=-trapz(sub_F, sub_T); f_f(j-2)=mean(f_tpr)*mean(f_pre)/(mean(f_tpr)+0.3*mean(f_pre))*1.3; % all_class_score_ap=[all_class_score_ap; [score score2]]; disp([soddirnamewhole num2str(subAP(j-2)) ' ' num2str(f_f(j-2))]); end %mean(all_class_score) T=mean(tpr,1); F=mean(fpr,1); P=mean(pre,1); AUC = -trapz(F, T); AP = -trapz(T, P) % plot(T(2:end-1),P(2:end-1)); F_score=mean(F_tpr)*mean(F_pre)/(mean(F_tpr)+0.3*mean(F_pre))*1.3 TPR=mean(F_tpr); PRE=mean(F_pre); save(['../' dataset '\mat\' comp '.mat'],'AP','F','subAP','f_f','T','P','F_score','TPR','PRE','AUC')

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