目标检测一般ap怎么提高,小目标检测的解决方案

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此时，TP=1（序号1），FP=0，FN=2（序号2.3）。此时，Precision很高，但实际上我们只检测到了一个正样本，另外两个没有检测到，所以只用Precision是不合适的。 这时候，如果我们把可接受的值设置为2.15，有没有办法增加上样量呢？ 答：可以浓缩样品；增加上样量来增加上样量。 2.16目标蛋白我想检测分子量约为42kd的膜蛋白，不使用超速离心机可以提取膜蛋白吗？有没有直接的方法？

说到AP，我们必须引入一个精度（AP）。要得到mAP，你需要先确定AP值。 AP的计算原理是将所有对象按照置信度从高到低的顺序排列，然后逐个计算其准确率和召回率，最终得到对应的值。例如，签到时需要进行人脸检测，购物时可以进行产品检测。 通过文本提取，在检测血液时可能需要进行细胞检测和病理检测，在对垃圾进行分类时可以使用垃圾检测以避免错误分类。 这些都表明：当今目标检测无处不在

由于数据是离散的，所以一般会设置采样点。一般将横轴在0到1的范围内平均分为10段或100段。最后的采样值相加并除以采样点数。 大多数标准中都会对曲线进行平滑处理以方便计算，这样可以消除目标检测问题中插值的需要。为了提高召回率，模型计算过程中会生成很多候选框（边界框），并使用NMS从堆叠的对象中提取边界中的最佳对象。 输入：图像通过算法生成的某个类

＞▂＜ 平均精度（AP）：可以帮助我们比较不同的物体探测器。 A是0到1之间的总体召回值的平均精度。 AP的初始计算是对11个等距点进行插值，对11个召回值进行平均精度得到P-R曲线，然后计算AP（P-R曲线下的面积）。计算P-R下的面积一般采用插值法。

显着目标检测通常使用Precision-Recall曲线、F-measure等指标来评价检测结果的质量。 一般目标检测通常采用精度、召回率、AP（平均精度）等指标。 调整x<=0部分为(x)=αx，其中α一般设置为较小的正数，如0.01或0.001。 这将小于0的部分的梯度从零增加到α，使这些受抑制的部分有可能参与网络训练。 ⑤PReLu参数化ReLu(Pa