CMC评价指标数值怎么得到，如何计算CMC评价指标数值？

豆面 2025-01-02 02:03:32 28

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摘要： CMC评价指标数值的获取过程涉及多个步骤，包括数据准备、特征提取、相似度计算、排序和累计匹配特性（Cumulative Match Characteristics, CMC）曲线的...

CMC评价指标数值的获取过程涉及多个步骤，包括数据准备、特征提取、相似度计算、排序和累计匹配特性（Cumulative Match Characteristics, CMC）曲线的绘制，以下是一个详细的解释：

数据准备

CMC指标通常用于闭集识别任务，这意味着测试集中的样本都属于已知类别，在行人再识别（ReID）中，Gallery集合包含已标注身份的图片，而Probe集合包含待查询身份的图片。

特征提取

对于每个图片或数据点，使用深度学习模型（如卷积神经网络）提取特征向量，这些特征向量代表了图片或数据点在高维空间中的表示。

相似度计算

计算Probe集合中的每个样本与Gallery集合中所有样本的特征向量之间的相似度，常用的相似度度量方法有余弦相似度、欧氏距离等。

排序

根据计算出的相似度值，对Gallery集合中的样本进行排序，排序后，最相似的样本排在最前面。

累计匹配特性（CMC）曲线

CMC曲线是一种评估指标，它衡量的是在不同排名下的命中率，CMC曲线是关于Rankn的准确率曲线，其中Rankn表示前n个结果中包含正确匹配的概率。

计算方法

单个查询的CMC曲线：对于一个查询，按照相似度从高到低排序后，检查前n个结果中是否包含正确的匹配，如果包含，则该点的CMC值为1，否则为0，随着n的增加，CMC值逐渐累加，直到找到正确的匹配为止。

多查询的平均CMC曲线：如果有多个查询，分别计算每个查询的CMC曲线，然后取平均值得到最终的CMC曲线。

CMC数值的解读

CMC曲线上的点表示在不同排名下的累计匹配率，CMC@R1表示在前1个结果中找到正确匹配的概率，CMC@R5表示在前5个结果中找到正确匹配的概率。

CMC曲线的代码实现

以下是一个简单的Python代码示例，用于计算CMC曲线：

import numpy as np
def calculate_cmc(distance_matrix, query_ids, gallery_ids):
    # 获取矩阵的大小
    num_queries = distance_matrix.shape[0]
    num_gallery = distance_matrix.shape[1]
    
    # 初始化CMC数组
    cmc = np.zeros((num_gallery, num_queries))
    
    # 计算每个查询的CMC曲线
    for i in range(num_queries):
        sorted_indices = np.argsort(distance_matrix[i])
        for j in range(num_gallery):
            if query_ids[i] == gallery_ids[sorted_indices[j]]:
                cmc[j, i] = 1
                break
    
    # 计算平均CMC曲线
    mean_cmc = np.mean(cmc, axis=1)
    return mean_cmc
示例数据
distance_matrix = np.array([[...]])  # 相似度矩阵
query_ids = np.array([...])         # Probe集合的身份标签
gallery_ids = np.array([...])       # Gallery集合的身份标签
计算CMC曲线
cmc_curve = calculate_cmc(distance_matrix, query_ids, gallery_ids)
print("CMC Curve:", cmc_curve)