DetectionMAP

    该OP用于计算检测网络的平均精度（mAP）。 mAP是衡量object detectors精度的指标，比如 Faster R-CNN,SSD等。它不同于召回率，它是最大精度的平均值。

    通常步骤如下：

    1. 根据检测器中的输入和label，计算True Positive(TP)真正例 和 False Positive(FP)假正例

    2. 计算map，支持 和 integral 模式

    请从以下文章中获取更多信息：

    参数：

    • gt_label (Variable) – ground truth label 的索引，它是一个形状为[N, 1]的LoDtensor，数据类型为float32或float64。

    • gt_box (Variable) – ground truth bounds box (bbox)，是一个具有形状的LoD张量[N, 4]。布局是[xmin, ymin, xmax, ymax]，数据类型为float32或float64。

    • gt_difficult (Variable|None, 可选) – 指定这个ground truth是否是一个difficult bounding bbox，它可以是一个 shape=[N, 1]的LoDTensor，也可以不被指定。默认设置为None，表示所有的ground truth标签都不是difficult bbox，数据类型为float32或float64。

    • class_num (int) – 检测类别的数目。

    • overlap_threshold (float) – 判断真假阳性的阈值，默认为0.5。

    • evaluate_difficult (bool) – 是否考虑 difficult ground truth 进行评价，默认为 True。当 gt_difficult 为 None 时，这个参数不起作用。

    • ap_version (str) – 平均精度的计算方法，必须是 “integral” 或 “11point”。详情请查看 https://sanchom.wordpress.com/tag/average-precision/。 其中，11point为：11-point 插值平均精度。积分: precision-recall曲线的自然积分。

    返回类型：变量(Variable)

    代码示例

    get_map_var ( )

    返回：当前 mini-batch 的 mAP 变量和不同 mini-batch 的 mAP 累加和

    reset ( executor, reset_program=None )

    在指定的 batch 结束或者用户指定的开始时重置度量状态。

    参数：

    • executor (Executor) – 执行reset_program的执行程序