《表2 COCO数据集评价指标》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
为了定量分析网络结构的性能，本文使用COCO数据集评价指标来评价算法精度，并根据检测时间来判断算法的效率，其含义如表2所示。
| 图表编号 | XD00152414600 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.09.20 |
| 作者 | 张超、文传博 |
| 绘制单位 | 上海电机学院、上海电机学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表2 MS COCO 2014数据集实验结果》2020.10.15
- 《表2 本文方法与其他方法在COCO2017数据集上的准确率比较》2021.03.16
- 《表1 数据集COCO STDS AP比较》2020.11.01
- 《表2 MS-COCO数据集上不同模型对比结果》2021.01.01
- 《表1 MS COCO数据集全景分割结果对比》2020.12.01
- 《表1 使用Image Net和MS COCO数据集权重训练FLIR红外数据集》2020.10.15
- 《表1 基于COCO数据集的检测精度》2020.12.01
- 《表3 模型1和模型2在MS COCO 2014数据集上性能对比》2020.05.16
- 《表3 不同模型在MS COCO数据集上的评价结果对比》2020.07.10
- 《表2 COCO＿Stuff数据集上不同方法的评价指标对比》2020.05.10
- 《表2 不同算法在COCO数据集上的检测性能对比(%)》2020.05.25
- 《表2 同一算法不同特征提取网络在MS COCO数据集验证集上的运行结果比较》2020.09.16
- 《表3 两阶段算法在MS COCO数据集验证集上的运行结果》2020.09.16
- 《表1 COCO数据集主要评价指标》2020.09.01
- 《表2 不同方法在COCO 2014数据集上的目标检测结果》2020.06.20
- 《表2 在COCO2014数据集上的仿真结果》2020.01.01
- 《表1 MS COCO数据集上的检测结果》2019.09.05
- 《表2 目标检测算法在COCO数据集上的检测性能》2019.01.01
- 《表2 COCO-Text数据集测试结果》2018.04.10
- 《表6 MS-COCO与TNO、OSU数据集训练网络结果客观指标的对比》2019.12.01