目标检测预测框置信度（Confidence Score）计算方式-海口c网

目标检测预测框置信度（Confidence Score）计算方式

article/2025/8/26 16:06:24

预测框的置信度（Confidence Score）是目标检测模型输出的一个关键部分，它衡量了模型对一个预测框中包含特定类别对象的确定程度。

不同的目标检测模型（如Faster R-CNN、SSD、YOLO、DETR等）在计算置信度时有其特有的机制，但核心思想都是将对象存在性和类别概率结合起来。

以下是几种主流目标检测模型中置信度的计算方式：

这类模型通常会为每个预测框（或预定义的锚框/先验框）输出两部分信息：

目标性评分 (Objectness Score / Objectness Probability)：表示该预测框中存在一个对象的可能性。这通常是一个二分类问题（前景 vs 背景），通过一个sigmoid激活函数输出0到1之间的值。
类别概率 (Class Probabilities)：表示该预测框中对象属于各个类别的概率分布。这通常通过一个softmax激活函数输出，所有类别的概率和为1。

置信度计算公式：

对于某个预测框，其最终的置信度通常是：

Confidence Score=Objectness Score×Max Class Probability

例子：

假设一个预测框：

那么，这个预测框的最终置信度会是：

Confidence Score=0.95×0.8=0.76

这个0.76就是该预测框是“人”且“确实是一个对象”的置信度。当我们在NMS后设置阈值（例如0.5）时，就是用这个0.76与0.5进行比较。

具体模型中的体现：

Faster R-CNN:
RPN (Region Proposal Network) 会预测每个锚框的objectness score (是否是前景)。
Fast R-CNN Head 会对每个RoI（Region of Interest）进行分类，输出class probabilities。
最终的置信度结合了RPN的objectness和Fast R-CNN Head的分类概率。
SSD (Single Shot MultiBox Detector):
SSD为每个预设的default box（类似锚框）在不同特征图层上同时预测class probabilities和bounding box offsets。
在SSD中，通常会有一个背景类，因此class probabilities本身就包含了是否是目标的含义。模型会为每个default box预测num_classes + 1 (包括背景) 的概率。
置信度就是某个非背景类别的最高概率。例如，如果模型预测一个框是“猫”的概率是0.7，背景是0.3，那么这个框的置信度就是0.7。
RetinaNet:
RetinaNet使用Focal Loss来解决前景背景类别不平衡问题。
它为每个锚框预测objectness score (通过二分类) 和class probabilities (通过多分类)。
置信度计算方式类似Faster R-CNN，是objectness score乘以max class probability。

早期的YOLO（如YOLOv1）模型会直接预测每个网格单元（grid cell）是否包含一个对象以及该对象的类别。

YOLOv1：每个网格单元预测一个 confidence score (C)，表示该网格包含对象的置信度以及预测框的准确性（IoU）。同时预测 conditional class probabilities ( $P(Class|Object)$ )。
最终的类别特异性置信度 (Conditional Class Probability with Confidence) 是： $Confidence\times P(Class|Object)$
这里的 Confidence 本身就包含了IoU的含义，即 $P(Object) * IoU(predicted_{box}, ground\_truth_{box})$ 。
YOLOv2/v3/v4：这些版本中，confidence score 通常指的是目标性分数 (Objectness Score)，即预测框中存在一个对象的概率。
模型为每个锚框预测一个objectness score (通过sigmoid激活函数)。
同时预测class probabilities (通过softmax或多个独立的sigmoid)。
最终的置信度仍然是objectness score乘以max class probability。
YOLOv5/v8（及更新版本）：
这些现代YOLO版本通常输出num_classes + 5个值：4个边界框坐标，1个目标性分数 (objectness)，以及num_classes个类别分数。
最终的置信度计算方式与上面类似，即objectness score与max class probability的乘积。