基于平均类间检测精度差的目标检测性能评估方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于平均类间检测精度差的目标检测性能评估方法及系统，方法包括：构建目标检测数据集；所述目标检测数据集中包括多张标注后的目标图像；根据目标检测模型对所述目标检测数据集进行检测，得到不同标注类别的检测精度值；按照由小到大的顺序将各个所述标注类别进行编号，并对每个编号的所述检测精度值与后续编号的所述检测精度值依次作差并取绝对值，得到多个作差结果值；对所述作差结果值求平均值，得到平均类间检测精度差；所述平均类间检测精度差用于评估所述目标检测模型对不同类别检测性能的均衡性。本发明专利技术通过计算所有不同类别间检测精度差值绝对值的平均值，能够准确地评估模型在数据集上对不同类别检测性能的平衡性。检测性能的平衡性。检测性能的平衡性。

【技术实现步骤摘要】
基于平均类间检测精度差的目标检测性能评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及目标检测
，特别是涉及一种基于平均类间检测精度差的目标检测性能评估方法及系统。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的发展和计算机视觉的广泛应用，利用计算机图像处理技术对目标进行检测已成为研究热点，在多个领域受到了广泛应用。视觉目标检测是计算机视觉的经典任务，旨在定位图像中存在物体的位置并识别物体的具体类别。其中，基于深度学习的目标检测已成为主流方法。
[0003]在使用基于深度学习的检测模型进行目标检测时，由于数据集中存在多个目标类别，模型对不同目标类别的检测精度不尽相同，且存在部分目标类别之间的检测精确度相差较大的情况，模型检测结果表现出一种不平衡性，现有评价指标不能充分说明模型对目标的检测能力。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种基于平均类间检测精度差的目标检测性能评估方法及系统。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0006]一种基于平均类间检测精度差本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于平均类间检测精度差的目标检测性能评估方法，其特征在于，包括：构建目标检测数据集；所述目标检测数据集中包括多张标注后的目标图像；根据目标检测模型对所述目标检测数据集进行检测，得到不同标注类别的检测精度值；按照由小到大的顺序将各个所述标注类别进行编号，并对每个编号的所述检测精度值与后续编号的所述检测精度值依次作差并取绝对值，得到多个作差结果值；对所述作差结果值求平均值，得到平均类间检测精度差；所述平均类间检测精度差用于评估所述目标检测模型对不同类别检测性能的均衡性。2.根据权利要求1所述的基于平均类间检测精度差的目标检测性能评估方法，其特征在于，所述构建目标检测数据集，包括：利用图像标注软件对采集到的目标图像进行标注，得到标注后的目标图像；根据所述目标图像确定所述目标检测数据集。3.根据权利要求1所述的基于平均类间检测精度差的目标检测性能评估方法，其特征在于，所述根据目标检测模型对所述目标检测数据集进行检测，得到不同标注类别的检测精度值，包括：按照预定比例对所述目标检测数据集进行划分，得到训练集和测试集；构建目标检测模型；在所述训练集上对所述目标检测模型进行训练，得到训练好的模型；使用所述训练好的模型在所述测试集上进行测试，得到所述不同标注类别的检测精度值。4.根据权利要求1所述的基于平均类间检测精度差的目标检测性能评估方法，其特征在于，所述平均类间检测精度差的计算公式为：其中，ADPD为所述平均类间检测精度差，N为编号的个数，N≥2,P
i
为编号为i的标注类别的检测精度，P
j
为编号为j的...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵振兵，石颖，丁洁涛，翟永杰，赵文清，
申请(专利权)人：华北电力大学保定，
类型：发明
国别省市：