目标检测模型的评价标准-AP与mAP

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前言

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不同的问题和不同的数据集都会有不同的模型评价指标,比如分类问题,数据集类别平衡的情况下可以使用准确率作为评价指标,但是现实中的数据集几乎都是类别不平衡的,所以一般都是采用 AP 作为分类的评价指标,分别计算每个类别的 AP ,再计算 mAP

一,精确率、召回率与F1

1.1,准确率

准确率(精度) – Accuracy,预测正确的结果占总样本的百分比,定义如下:

[准确率 = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) ]

*[En]*

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*[En]*

**

1.2,精确率、召回率

精确率(查准率) P、召回率(查全率) R 的计算涉及到混淆矩阵的定义,混淆矩阵表格如下:

名称 定义 True Positive

(真正例, TP

) 将正类预测为正类数 True Negative

(真负例, TN

) 将负类预测为负类数 False Positive

(假正例, FP

) 将负类预测为正类数 → 误报 (Type I error) False Negative

(假负例子, FN

) 将正类预测为负类数 → 漏报 (Type II error)

查准率与查全率计算公式:

  • 查准率(精确率)(P = TP/(TP+FP))
  • 查全率(召回率)(R = TP/(TP+FN))

精准率和准确率看上去有些类似,但是完全不同的两个概念。 精准率代表对正样本结果中的预测准确程度,而准确率则代表整体的预测准确程度,既包括正样本,也包括负样本。

精确率描述了模型有多准,即在预测为正例的结果中,有多少是真正例; 召回率则描述了模型有多全,即在为真的样本中,有多少被我们的模型预测为正例。精确率和召回率的区别在于 分母不同,一个分母是预测为正的样本数,另一个是原来样本中所有的正样本数。

1.3,F1 分数

如果想要找到 (P) 和 (R) 二者之间的一个平衡点,我们就需要一个新的指标:(F1) 分数。(F1) 分数同时考虑了查准率和查全率,让二者同时达到最高,取一个平衡。(F1) 计算公式如下:

这里的 (F1) 计算是针对二分类模型,多分类任务的 (F1) 的计算请看下面。

[F1 = \frac{2\times P\times R}{P+R} = \frac{2\times TP}{样例总数+TP-TN} ]

(F1) 度量的一般形式:(F_{\beta}),能让我们表达出对查准率/查全率的偏见,(F_{\beta}) 计算公式如下:

[F_{\beta} = \frac{1+\beta^{2}\times P\times R}{(\beta^{2}\times P)+R} ]

其中 (\beta >1) 对查全率有更大影响,(\beta < 1) 对查准率有更大影响。

不同的计算机视觉问题,对两类错误有不同的偏好,常常在某一类错误不多于一定阈值的情况下,努力减少另一类错误。在目标检测中, mAP(mean Average Precision)作为一个统一的指标将这两种错误兼顾考虑。

很多时候我们会有多个混淆矩阵,例如进行多次训练/测试,每次都能得到一个混淆矩阵;或者是在多个数据集上进行训练/测试,希望估计算法的”全局”性能;又或者是执行多分类任务, 每两两类别的组合都对应一个混淆矩阵;….总而来说,我们希望能在 (n) 个二分类混淆矩阵上综合考虑查准率和查全率。

一种直接的做法是先在各混淆矩阵上分别计算出查准率和查全率,记为 ((P_1,R_1),(P_2,R_2),…,(P_n,R_n)) 然后取平均,这样得到的是”宏查准率( Macro-P)”、”宏查准率( Macro-R)”及对应的”宏 (F1)( Macro-F1)”:

[Macro\ P = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}P_i ]

[Macro\ R = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}R_i ]

[Macro\ F1 = \frac{2 \times Macro\ P\times Macro\ R}{Macro\ P + Macro\ R} ]

另一种做法是将各混淆矩阵对应元素进行平均,得到 (TP、FP、TN、FN) 的平均值,再基于这些平均值计算出”微查准率”( Micro-P)、”微查全率”( Micro-R)和”微 (F1)”( Mairo-F1

[Micro\ P = \frac{\overline{TP}}{\overline{TP}+\overline{FP}} ]

[Micro\ R = \frac{\overline{TP}}{\overline{TP}+\overline{FN}} ]

[Micro\ F1 = \frac{2 \times Micro\ P\times Micro\ R}{MacroP+Micro\ R} ]

1.4,PR 曲线

精准率和召回率的关系可以用一个 P-R 图来展示,以查准率 P 为纵轴、查全率 R 为横轴作图,就得到了查准率-查全率曲线,简称 P-R 曲线, PR 曲线下的面积定义为 AP:

目标检测模型的评价标准-AP与mAP

1.4.1,如何理解 P-R 曲线

可以从排序型模型或者分类模型理解。以逻辑回归举例,逻辑回归的输出是一个 01 之间的概率数字,因此,如果我们想要根据这个概率判断用户好坏的话,我们就必须定义一个阈值 。通常来讲,逻辑回归的概率越大说明越接近 1,也就可以说他是坏用户的可能性更大。比如,我们定义了阈值为 0.5,即概率小于 0.5 的我们都认为是好用户,而大于 0.5 都认为是坏用户。因此,对于阈值为 0.5 的情况下,我们可以得到相应的 一对查准率和查全率。

但问题是:这个阈值是我们随便定义的,我们并不知道这个阈值是否符合我们的要求。 因此,为了找到一个最合适的阈值满足我们的要求,我们就必须遍历 01 之间所有的阈值,而每个阈值下都对应着一对查准率和查全率,从而我们就得到了 PR 曲线。

最后如何找到最好的阈值点呢? 首先,需要说明的是我们对于这两个指标的要求:我们希望查准率和查全率同时都非常高。 但实际上这两个指标是一对矛盾体,无法做到双高。图中明显看到,如果其中一个非常高,另一个肯定会非常低。选取合适的阈值点要根据实际需求,比如我们想要高的查全率,那么我们就会牺牲一些查准率,在保证查全率最高的情况下,查准率也不那么低。。

1.5,ROC 曲线与 AUC 面积

  • PR 曲线是以 Recall 为横轴, Precision 为纵轴;而 ROC 曲线则是以 FPR 为横轴, TPR 为纵轴 P-R 曲线越靠近右上角性能越好**。 PR 曲线的两个指标都聚焦于正例
  • PR 曲线展示的是 Precision vs Recall 的曲线, ROC 曲线展示的是 FPR(x 轴:False positive rate) vs TPR(True positive rate, TPR)曲线。

  • ROC 曲线

  • AUC 面积

二,AP 与 mAP

2.1,AP 与 mAP 指标理解

AP 衡量的是训练好的模型在每个类别上的好坏, mAP 衡量的是模型在所有类别上的好坏,得到 APmAP 的计算就变得很简单了,就是取所有 AP 的平均值。 AP 的计算公式比较复杂(所以单独作一章节内容),详细内容参考下文。

mAP 这个术语有不同的定义。此度量指标通常用于信息检索、图像分类和目标检测领域。然而这两个领域计算 mAP 的方式却不相同。这里我们只谈论目标检测中的 mAP 计算方法。

mAP 常作为目标检测算法的评价指标,具体来说就是,对于每张图片检测模型会输出多个预测框(远超真实框的个数),我们使用 IoU (Intersection Over Union,交并比)来标记预测框是否预测准确。标记完成后,随着预测框的增多,查全率 R 总会上升, 在不同查全率 R 水平下对准确率 P 做平均,即得到 AP,最后再对所有类别按其所占比例做平均,即得到 mAP 指标。

2.2,近似计算AP

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知道了 AP 的定义,下一步就是理解 AP计算的实现,理论上可以通过积分来计算 AP,公式如下:

[AP=\int_0^1 P(r) dr ]

但通常情况下都是使用近似或者插值的方法来计算 (AP)。

[AP = \sum_{k=1}^{N}P(k)\Delta r(k) ]

  • 近似计算(AP) (approximated average precision),这种计算方式是 approximated 形式的;
  • 很显然位于一条竖直线上的点对计算(AP) 没有贡献;
  • 这里(N) 为数据总量,(k) 为每个样本点的索引,(Δr(k)=r(k)−r(k−1))。

近似计算 AP 和绘制 PR 曲线代码如下:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

class_names = ["car", "pedestrians", "bicycle"]

def draw_PR_curve(predict_scores, eval_labels, name, cls_idx=1):
    """calculate AP and draw PR curve, there are 3 types
    Parameters:
    @all_scores: single test dataset predict scores array, (-1, 3)
    @all_labels: single test dataset predict label array, (-1, 3)
    @cls_idx: the serial number of the AP to be calculated, example: 0,1,2,3...

"""
    # print('sklearn Macro-F1-Score:', f1_score(predict_scores, eval_labels, average='macro'))
    global class_names
    fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(15, 10))
    # Rank the predicted scores from large to small, extract their corresponding index(index number), and generate an array
    idx = predict_scores[:, cls_idx].argsort()[::-1]
    eval_labels_descend = eval_labels[idx]
    pos_gt_num = np.sum(eval_labels == cls_idx) # number of all gt

    predict_results = np.ones_like(eval_labels)
    tp_arr = np.logical_and(predict_results == cls_idx, eval_labels_descend == cls_idx) # ndarray
    fp_arr = np.logical_and(predict_results == cls_idx, eval_labels_descend != cls_idx)

    tp_cum = np.cumsum(tp_arr).astype(float) # ndarray, Cumulative sum of array elements.

    fp_cum = np.cumsum(fp_arr).astype(float)

    precision_arr = tp_cum / (tp_cum + fp_cum) # ndarray
    recall_arr = tp_cum / pos_gt_num
    ap = 0.0
    prev_recall = 0
    for p, r in zip(precision_arr, recall_arr):
      ap += p * (r - prev_recall)
      # pdb.set_trace()
      prev_recall = r
    print("------%s, ap: %f-----" % (name, ap))

    fig_label = '[%s, %s] ap=%f' % (name, class_names[cls_idx], ap)
    ax.plot(recall_arr, precision_arr, label=fig_label)

    ax.legend(loc="lower left")
    ax.set_title("PR curve about class: %s" % (class_names[cls_idx]))
    ax.set(xticks=np.arange(0., 1, 0.05), yticks=np.arange(0., 1, 0.05))
    ax.set(xlabel="recall", ylabel="precision", xlim=[0, 1], ylim=[0, 1])

    fig.savefig("./pr-curve-%s.png" % class_names[cls_idx])
    plt.close(fig)

2.3,插值计算 AP

插值计算(Interpolated average precision) (AP) 的公式的演变过程这里不做讨论,详情可以参考这篇文章,我这里的公式和图也是参考此文章的。 11 点插值计算方式计算 (AP) 公式如下:

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  • 这是通常意义上的 11 points_Interpolated 形式的 AP,选取固定的({0,0.1,0.2,…,1.0}) 11 个阈值,这个在 PASCAL2007 中使用
  • 这里因为参与计算的只有 11 个点,所以(K=11),称为 11 points_Interpolated,(k) 为阈值索引
  • (P_{interp}(k)) 取第(k) 个阈值所对应的样本点之后的样本中的最大值,只不过这里的阈值被限定在了({0,0.1,0.2,…,1.0}) 范围内。

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从曲线上看,真实 AP< approximated AP < Interpolated AP11-points Interpolated AP 可能大也可能小,当数据量很多的时候会接近于 Interpolated AP,与 Interpolated AP 不同,前面的公式中计算 AP 时都是对 PR 曲线的面积估计,PASCAL 的论文里给出的公式就更加简单粗暴了,直接计算 11 个阈值处的 precision 的平均值。 PASCAL 论文给出的 11 点计算 AP 的公式如下。

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1, 在给定 recalprecision 的条件下计算 AP

def voc_ap(rec, prec, use_07_metric=False):
"""
    ap = voc_ap(rec, prec, [use_07_metric])
    Compute VOC AP given precision and recall.

    If use_07_metric is true, uses the
    VOC 07 11 point method (default:False).

"""
    if use_07_metric:
        # 11 point metric
        ap = 0.

        for t in np.arange(0., 1.1, 0.1):
            if np.sum(rec >= t) == 0:
                p = 0
            else:
                p = np.max(prec[rec >= t])
            ap = ap + p / 11.

    else:
        # correct AP calculation
        # first append sentinel values at the end
        mrec = np.concatenate(([0.], rec, [1.]))
        mpre = np.concatenate(([0.], prec, [0.]))

        # compute the precision envelope
        for i in range(mpre.size - 1, 0, -1):
            mpre[i - 1] = np.maximum(mpre[i - 1], mpre[i])

        # to calculate area under PR curve, look for points
        # where X axis (recall) changes value
        i = np.where(mrec[1:] != mrec[:-1])[0]

        # and sum (\Delta recall) * prec
        ap = np.sum((mrec[i + 1] - mrec[i]) * mpre[i + 1])
    return ap

2,给定目标检测结果文件和测试集标签文件 xml 等计算 AP

def parse_rec(filename):
    """ Parse a PASCAL VOC xml file
    Return : list, element is dict.

"""
    tree = ET.parse(filename)
    objects = []
    for obj in tree.findall('object'):
        obj_struct = {}
        obj_struct['name'] = obj.find('name').text
        obj_struct['pose'] = obj.find('pose').text
        obj_struct['truncated'] = int(obj.find('truncated').text)
        obj_struct['difficult'] = int(obj.find('difficult').text)
        bbox = obj.find('bndbox')
        obj_struct['bbox'] = [int(bbox.find('xmin').text),
                              int(bbox.find('ymin').text),
                              int(bbox.find('xmax').text),
                              int(bbox.find('ymax').text)]
        objects.append(obj_struct)

    return objects

def voc_eval(detpath,
             annopath,
             imagesetfile,
             classname,
             cachedir,
             ovthresh=0.5,
             use_07_metric=False):
    """rec, prec, ap = voc_eval(detpath,
                                annopath,
                                imagesetfile,
                                classname,
                                [ovthresh],
                                [use_07_metric])
    Top level function that does the PASCAL VOC evaluation.

    detpath: Path to detections result file
        detpath.format(classname) should produce the detection results file.

    annopath: Path to annotations file
        annopath.format(imagename) should be the xml annotations file.

    imagesetfile: Text file containing the list of images, one image per line.

    classname: Category name (duh)
    cachedir: Directory for caching the annotations
    [ovthresh]: Overlap threshold (default = 0.5)
    [use_07_metric]: Whether to use VOC07's 11 point AP computation
        (default False)
"""
    # assumes detections are in detpath.format(classname)
    # assumes annotations are in annopath.format(imagename)
    # assumes imagesetfile is a text file with each line an image name
    # cachedir caches the annotations in a pickle file

    # first load gt
    if not os.path.isdir(cachedir):
        os.mkdir(cachedir)
    cachefile = os.path.join(cachedir, '%s_annots.pkl' % imagesetfile)
    # read list of images
    with open(imagesetfile, 'r') as f:
        lines = f.readlines()
    imagenames = [x.strip() for x in lines]

    if not os.path.isfile(cachefile):
        # load annotations
        recs = {}
        for i, imagename in enumerate(imagenames):
            recs[imagename] = parse_rec(annopath.format(imagename))
            if i % 100 == 0:
                print('Reading annotation for {:d}/{:d}'.format(
                    i + 1, len(imagenames)))
        # save
        print('Saving cached annotations to {:s}'.format(cachefile))
        with open(cachefile, 'wb') as f:
            pickle.dump(recs, f)
    else:
        # load
        with open(cachefile, 'rb') as f:
            try:
                recs = pickle.load(f)
            except:
                recs = pickle.load(f, encoding='bytes')

    # extract gt objects for this class
    class_recs = {}
    npos = 0
    for imagename in imagenames:
        R = [obj for obj in recs[imagename] if obj['name'] == classname]
        bbox = np.array([x['bbox'] for x in R])
        difficult = np.array([x['difficult'] for x in R]).astype(np.bool)
        det = [False] * len(R)
        npos = npos + sum(~difficult)
        class_recs[imagename] = {'bbox': bbox,
                                 'difficult': difficult,
                                 'det': det}

    # read dets
    detfile = detpath.format(classname)
    with open(detfile, 'r') as f:
        lines = f.readlines()

    splitlines = [x.strip().split(' ') for x in lines]
    image_ids = [x[0] for x in splitlines]
    confidence = np.array([float(x[1]) for x in splitlines])
    BB = np.array([[float(z) for z in x[2:]] for x in splitlines])

    nd = len(image_ids)
    tp = np.zeros(nd)
    fp = np.zeros(nd)

    if BB.shape[0] > 0:
        # sort by confidence
        sorted_ind = np.argsort(-confidence)
        sorted_scores = np.sort(-confidence)
        BB = BB[sorted_ind, :]
        image_ids = [image_ids[x] for x in sorted_ind]

        # go down dets and mark TPs and FPs
        for d in range(nd):
            R = class_recs[image_ids[d]]
            bb = BB[d, :].astype(float)
            ovmax = -np.inf
            BBGT = R['bbox'].astype(float)

            if BBGT.size > 0:
                # compute overlaps
                # intersection
                ixmin = np.maximum(BBGT[:, 0], bb[0])
                iymin = np.maximum(BBGT[:, 1], bb[1])
                ixmax = np.minimum(BBGT[:, 2], bb[2])
                iymax = np.minimum(BBGT[:, 3], bb[3])
                iw = np.maximum(ixmax - ixmin + 1., 0.)
                ih = np.maximum(iymax - iymin + 1., 0.)
                inters = iw * ih

                # union
                uni = ((bb[2] - bb[0] + 1.) * (bb[3] - bb[1] + 1.) +
                       (BBGT[:, 2] - BBGT[:, 0] + 1.) *
                       (BBGT[:, 3] - BBGT[:, 1] + 1.) - inters)

                overlaps = inters / uni
                ovmax = np.max(overlaps)
                jmax = np.argmax(overlaps)

            if ovmax > ovthresh:
                if not R['difficult'][jmax]:
                    if not R['det'][jmax]:
                        tp[d] = 1.

                        R['det'][jmax] = 1
                    else:
                        fp[d] = 1.

            else:
                fp[d] = 1.

    # compute precision recall
    fp = np.cumsum(fp)
    tp = np.cumsum(tp)
    rec = tp / float(npos)
    # avoid divide by zero in case the first detection matches a difficult
    # ground truth
    prec = tp / np.maximum(tp + fp, np.finfo(np.float64).eps)
    ap = voc_ap(rec, prec, use_07_metric)

    return rec, prec, ap

2.4,mAP 计算方法

因为 (mAP) 值的计算是对数据集中所有类别的 (AP) 值求平均,所以我们要计算 (mAP),首先得知道某一类别的 (AP) 值怎么求。不同数据集的某类别的 (AP) 计算方法大同小异,主要分为三种:

(1)在 VOC2007,只需要选取当 (Recall >= 0, 0.1, 0.2, …, 1) 共 11 个点时的 Precision 最大值,然后 (AP) 就是这 11Precision 的平均值,(mAP) 就是所有类别 (AP) 值的平均。 VOC 数据集中计算 (AP) 的代码(用的是插值计算方法,代码出自py-faster-rcnn仓库

(2)在 VOC2010 及以后,需要针对每一个不同的 Recall 值(包括 0 和 1),选取其大于等于这些 Recall 值时的 Precision 最大值,然后计算 PR 曲线下面积作为 (AP) 值,(mAP) 就是所有类别 (AP) 值的平均。

(3) COCO 数据集,设定多个 IOU 阈值( 0.5-0.95, 0.05 为步长),在每一个 IOU 阈值下都有某一类别的 AP 值,然后求不同 IOU 阈值下的 AP 平均,就是所求的最终的某类别的 AP 值。

三,目标检测度量标准汇总

目标检测模型的评价标准-AP与mAP

评价指标 定义及理解 mAP

mean Average Precision, 即各类别 AP 的平均值 AP PR

曲线下面积,后文会详细讲解 PR &#x66F2;&#x7EBF;

Precision-Recall 曲线 Precision(TP / (TP + FP)) Recall(TP / (TP + FN)) TP IoU>0.5

的检测框数量(同一 Ground Truth

只计算一次,阈值取 0.5 FP IoU<=0.5< code><p class="node-read-div2p"> &#x7684;&#x68C0;&#x6D4B;&#x6846;&#xFF0C;&#x6216;&#x8005;&#x662F;&#x68C0;&#x6D4B;&#x5230;&#x540C;&#x4E00;&#x4E2A; </p><code>GT</code><p class="node-read-div2p"> &#x7684;&#x591A;&#x4F59;&#x68C0;&#x6D4B;&#x6846;&#x7684;&#x6570;&#x91CF; </p><code>FN</code><p class="node-read-div2p"> &#x6CA1;&#x6709;&#x68C0;&#x6D4B;&#x5230;&#x7684; </p><code>GT</code><p class="node-read-div2p"> &#x7684;&#x6570;&#x91CF;</p><h2 id="&#x56DB;&#x53C2;&#x8003;&#x8D44;&#x6599;">&#x56DB;&#xFF0C;&#x53C2;&#x8003;&#x8D44;&#x6599;</h2><ul><li><a href="https://Harleyzhang.github.io/articles/c521a01c/" title="&#x76EE;&#x6807;&#x68C0;&#x6D4B;&#x8BC4;&#x4EF7;&#x6807;&#x51C6;-AP mAP" rel="noopener">&#x76EE;&#x6807;&#x68C0;&#x6D4B;&#x8BC4;&#x4EF7;&#x6807;&#x51C6;-AP mAP</a></li><li><a href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/70306015?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=571954943427219456" title="&#x76EE;&#x6807;&#x68C0;&#x6D4B;&#x7684;&#x6027;&#x80FD;&#x8BC4;&#x4EF7;&#x6307;&#x6807;" rel="noopener">&#x76EE;&#x6807;&#x68C0;&#x6D4B;&#x7684;&#x6027;&#x80FD;&#x8BC4;&#x4EF7;&#x6307;&#x6807;</a></li><li><a href="https://hellozhaozheng.github.io/z_post/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89-SoftNMS-ICCV2017/" title="Soft-NMS" rel="noopener">Soft-NMS</a></li><li><a href="https://arxiv.org/abs/1908.03673v1" title="Recent Advances in Deep Learning for Object Detection" rel="noopener">Recent Advances in Deep Learning for Object Detection</a></li><li><a href="https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch" title="A Simple and Fast Implementation of Faster R-CNN" rel="noopener">A Simple and Fast Implementation of Faster R-CNN</a></li><li><a href="https://easyai.tech/ai-definition/accuracy-precision-recall-f1-roc-auc/" title="&#x5206;&#x7C7B;&#x6A21;&#x578B;&#x8BC4;&#x4F30;&#x6307;&#x6807;&#x2014;&#x2014;&#x51C6;&#x786E;&#x7387;&#x3001;&#x7CBE;&#x51C6;&#x7387;&#x3001;&#x53EC;&#x56DE;&#x7387;&#x3001;F1&#x3001;ROC&#x66F2;&#x7EBF;&#x3001;AUC&#x66F2;&#x7EBF;" rel="noopener">&#x5206;&#x7C7B;&#x6A21;&#x578B;&#x8BC4;&#x4F30;&#x6307;&#x6807;&#x2014;&#x2014;&#x51C6;&#x786E;&#x7387;&#x3001;&#x7CBE;&#x51C6;&#x7387;&#x3001;&#x53EC;&#x56DE;&#x7387;&#x3001;F1&#x3001;ROC&#x66F2;&#x7EBF;&#x3001;AUC&#x66F2;&#x7EBF;</a></li><li><a href="https://www.6aiq.com/article/1549986548173" title="&#x4E00;&#x6587;&#x8BA9;&#x4F60;&#x5F7B;&#x5E95;&#x7406;&#x89E3;&#x51C6;&#x786E;&#x7387;&#xFF0C;&#x7CBE;&#x51C6;&#x7387;&#xFF0C;&#x53EC;&#x56DE;&#x7387;&#xFF0C;&#x771F;&#x6B63;&#x7387;&#xFF0C;&#x5047;&#x6B63;&#x7387;&#xFF0C;ROC/AUC" rel="noopener">&#x4E00;&#x6587;&#x8BA9;&#x4F60;&#x5F7B;&#x5E95;&#x7406;&#x89E3;&#x51C6;&#x786E;&#x7387;&#xFF0C;&#x7CBE;&#x51C6;&#x7387;&#xFF0C;&#x53EC;&#x56DE;&#x7387;&#xFF0C;&#x771F;&#x6B63;&#x7387;&#xFF0C;&#x5047;&#x6B63;&#x7387;&#xFF0C;ROC/AUC</a></li></ul><!--=0.5<-->

Original: https://www.cnblogs.com/armcvai/p/16943208.html
Author: armcvai
Title: 目标检测模型的评价标准-AP与mAP



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以e盘为例,进入dos环境下,切换到e盘,创建myproject,在其下分别创建source与classes文件夹,source放源代码,classes放编译后的类文件。切换到source,创建Demo.java,操作如下:

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创建文件夹的命令为md或mkdir,创建文件的命令有cd.>Demo.java创建空文件或echo tt>Demo.java创建内容为tt+回车的文件,echo rr>>Demo.java代表在Demo文件内容后追加rr+回车。操作如下:

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编辑Demo.java录入程序,如下:

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在当前目录下,编译.java文件,dos命令为javac -d ../classes Demo.java,如下:

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在classes文件夹生成Demo.class文件,切换到classes目录,执行dos命令java Demo,如下:

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在当前目录下创建manifest.txt文件,dos命令为echo Main-Class: Demo>manifest.txt, 注意:dos命令中Main-Class:与Demo之间有空格。命令与内容如下:

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manifest告诉java虚拟机哪个类含有main方法,将class文件与manifest文件打成jar包,dos命令为jar -cvmf manifest.txt t.jar Demo.class,在当前目录下生成t.jar,执行如下:

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在当前目录下输入dos命令java -jar t.jar执行如下:

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输入move t.jar ../,将t.jar移动到myproject文件夹下。如下:

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切换到myproject下,输入dos命令jar -tf t.jar,可以查看jar包下的层次结构与文件列表。如下:

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输入dos命令jar -xf t.jar,将jar包解压到当前目录,如下:

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为了防止类名重名,我们把类包进包中,比如类全名为com.blog.java.Demo,切换到source目录下,创建com->blog->java三个文件夹,将Demo.java复制到java文件夹下。如下:

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dos复制命令为copy ….\Demo.java java,路径为\,编辑java目录下的Demo.java,在第一行加入”package com.blog.java;”,如下:

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切换到source目录,输入编译命令javac -d ../classes com/blog/java/Demo.java或javac -d ../classes com/blog/java/.java,代表其下的全部java文件,如下:

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在classes目录下生成com文件夹,层次结构与source下的com一样,生成的Demo.class在classes/com/blog/java下。如下:

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切换到classes目录,输入执行命令java com.blog.java.Demo,如下:

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修改manifest.txt内容为Main-Class: com.blog.java.Demo,dos命令为echo Main-Class: com.blog.java.Demo>manifest.txt,如下:

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Original: https://www.cnblogs.com/lirun/p/9555574.html
Author: 李润
Title: dos命令项目创建、编译、执行与jar包生成

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