平均精度（mAP）（以十为单位）

Question

我需要使用Tensorflow计算本question中所描述的映射，以便使用Tensorflow进行对象检测。

平均精度（AP）是用于排名集的典型性能度量。AveragePrecision定义为范围S中每个真阳性TP后的精度分数的平均值。给定范围S=7，以及排名列表（增益向量）G=[1,1,0,1,1,0,0,1,1,0,1,0,1,0,0，…] 其中1/0分别表示与相关/非相关项目相关的收益：

AP=（1/1+2/2+3/4+4/5）/4=0.8875。

平均精度（mAP）：一组查询的平均精度值的平均值。

我得到了5个热张量，预测如下：

prediction_A 
prediction_B
prediction_C 
prediction_D 
prediction_E 

当一个预测张量具有这种结构时（例如，预测：

00100
01000
00001
00010
00010

然后我得到了正确的标签（一个热的）张量，具有相同的结构：

y_A
y_B
y_C
y_D
y_E

我想用tensorflow计算地图，因为我想总结一下，我该怎么做？

我找到了这个function但是我不能使用它，因为我有一个多维向量。

我还编写了一个python函数来计算AP，但它不使用Tensorflow

def compute_av_precision(match_list):
    n = len(match_list)
    tp_counter = 0

    cumulate_precision = 0
    for i in range(0,n):
        if match_list[i] == True:

            tp_counter += 1

            cumulate_precision += (float(tp_counter)/float(i+1))


    if tp_counter != 0:
        av_precision = cumulate_precision/float(tp_counter)
        return av_precision
    return 0

Answer 1

我想你可能需要这个：

tf.metrics.average_precision_at_k

这个方法使用标签和预测来计算你提到的AP@K

以下是参考链接

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/metrics/average_precision_at_k

which implemented AP@K metric defined here:

https://en.wikipedia.org/wiki/Evaluation_measures_(information_retrieval)#Average_precision

BTW, if you need a metric in Tensorflow, firstly you should search inside their official documents. Here is a list of all implemented metrics

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/metrics

干杯