REID信息检索的基本指标

#1、mAP的计算
ReID 终归还是排序问题，Rank 是排序命中率核心指标。Rank1 是首位命中率，就是排在第一位的图有没有命中他本人，Rank5 是 1-5 张图有没有至少一张命中他本人。

![title](https://leanote.com/api/file/getImage?fileId=5fb538b0ab6441430a0008bf)

这里放了两组图，图片 1 和图片 2 是检索图，第一组图在底库中有 5 张图，下面有 5 个数字，我们假设它的检索位置，排在第 1 位、第 3 位、第 4 位、第 8 位，第 20 位，第二张图第 1 位、第 3 位、第 5 位。

它的 mAP 是怎么算的？对于第一张图平均精度有一个公式在下面，就是 0.63 这个位置。第一张是 1 除以 1，第二张是除以排序实际位置，2 除以 3，第三个位置是 3 除以 4，第四个是 4 除以 8，第五张图是 5 除以 20，然后把它们的值求平均，再总除以总的图片量，最后得出的 mAP 值大概是 0.63。

同样的算法，算出图片 2 的精度是 0.756。最后把所有图片的 mAP 求一个平均值，最后得到的 mAP 大概是 69.45。从这个公式可以看到，这个检索图在底库中所有的图片都会去计算 mAP，所以最好的情况是这个人在底库中所有的图片都排在前面，没有任何其他人的照片插到他前面来，就相当于同一个人所有的照片距离都是最近的，这种情况最好，这种要求是非常高的，所以 mAP 是比较能够综合体现这个模型真实水平的指标。

参考：
https://www.cnblogs.com/gmhappy/p/11864020.html
2、rankn和mAP
![title](https://leanote.com/api/file/getImage?fileId=6062e479ab64414c9c000673)
#3、P、R等
##1、rank-n
搜索结果中最靠前（置信度最高）的n张图有正确结果的概率。

例如： lable为m1，在100个样本中搜索。

如果识别结果是m1、m2、m3、m4、m5……，则此时rank-1的正确率为100%；rank-2的正确率也为100%；rank-5的正确率也为100%；如果识别结果是m2、m1、m3、m4、m5……，则此时rank-1的正确率为0%；rank-2的正确率为100%；rank-5的正确率也为100%；如果识别结果是m2、m3、m4、m5、m1……，则此时rank-1的正确率为0%；rank-2的正确率为0%；rank-5的正确率为100%

当待识别的人脸集合有很多时，则采取取平均值的做法。

##2、Precision & Recall
一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。

Precision：准确率 output为1中ground truth也为1的 占ground truth为1的概率

Recall：召回率 output为1中ground truth也为1的 占output为1的概率

正确率 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数

召回率 = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数

准确率和召回率都是针对同一类别来说的，并且只有当检索到当前类别时才进行计算，比如在person re-id中，一个人的label为m1，在测试集中包含3张此人的图像，检索出来的图像按照得分从高到低顺序为m1、m2、m1、m3、m4、m1….，此时

第一次检索到m1，提取出的正确信息条数=1，提取出的信息条数=1，样本中的信息条数=3，正确率=1/1=100%，召回率=1/3=33.33%；
第二次检索到m1，提取出的正确信息条数=2，提取出的信息条数=3，样本中的信息条数=3，正确率=2/3=66.66%，召回率=2/3=66.66%；
第三次检索到m1，提取出的正确信息条数=3，提取出的信息条数=6，样本中的信息条数=3，正确率=3/6=50%，召回率=3/3=100%；

平均正确率AP=（100%+66.66%+50%）/3=72.22% 
而当需要检索的不止一个人时，此时正确率则取所有人的平均mAP。

##3、F-score
recall和precision的调和平均数  2 * P * R / (P + R)

从上面准确率和召回率之间的关系可以看出，一般情况下，Precision高，Recall就低，Recall高，Precision就低。所以在实际中常常需要根据具体情况做出取舍，例如一般的搜索情况，在保证召回率的条件下，尽量提升精确率。

很多时候我们需要综合权衡这2个指标，这就引出了一个新的指标F-score。这是综合考虑Precision和Recall的调和值。
当β=1时，称为F1-score，这时，精确率和召回率都很重要，权重相同。当有些情况下，我们认为精确率更重要些，那就调整β的值小于1，如果我们认为召回率更重要些，那就调整β的值大于1。

比如在上面的例子中，在第三次检索到m1时的争取率为50%，召回率为100%，则F1-score=（2*0.5*1）/（0.5+1）=66.66%，而F0.5-score=（1.25*0.5*1）/（0.25*0.5+1）=55.56%
https://blog.csdn.net/qq_40452344/article/details/103484072

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