1. TP , FP , TN , FN定义 TP(True Positive)是正样本预测为正样本的数量,即与Ground truth区域的IoU>=threshold的预测框 FP ...
首先明确几个概念,精确率,召回率,准确率 精确率precision 召回率recall 准确率accuracy 以一个实际例子入手,假设我们有 个肿瘤病人. 个良性肿瘤病人, 个恶性肿瘤病人. 我们有一个检测系统,去检测一个肿瘤病人是否为恶性. 那么,对我们的系统来说,有 个样本, 个正样本, 个负样本.假设分布为 , , , , , , ,....... 即前 个人为恶性,后 个为良性 . 假设 ...
2019-08-01 16:09 0 2083 推荐指数:
1. TP , FP , TN , FN定义 TP(True Positive)是正样本预测为正样本的数量,即与Ground truth区域的IoU>=threshold的预测框 FP ...
1. TP , FP , TN , FN定义 TP(True Positive)是正样本预测为正样本的数量,即与Ground truth区域的IoU>=threshold的预测框 FP ...
常见指标 precision 预测出的所有目标中正确的比例 (true positives / true positives + false positives). recall 被正确定位识别的目标占总的目标数量的比例 (true positives/(true positives ...
场景和用例。 对于每个应用场景,选择一个能够客观比较模型的度量指标非常重要。 这篇文章将介绍目标检测(O ...
评价指标是针对同样的数据,输入不同的算法,或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。 以下为了方便讲解,都以二分类问题为前提进行介绍,其实多分类问题下这些概念都可以得到推广。 准确率 准确率是最好理解的评价指标,它是一个比值: \[准确率 = \cfrac ...
当我们训练好一模型之后,如何判断模型的好坏呢,这就需要用到评价指标(evaluation metrics)。下面介绍一下在二分类任务中的一些评价指标。 真实-Positive(正方形左侧) 真实-Negative(正方形右侧 ...
AP & mAP AP:PR 曲线下面积(下面会说明) mAP:mean Average Precision, 即各类别 AP 的平均值 TP、FP、FN、TN True Positive (TP): IoU> ( 一般取 0.5 ) 的检测框数量(同一 ...
查准率、查全率、AP、map,参考知乎地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/94597205 TP (True Positive):一个正确的检测,检测的IOU ≥ threshold。即预测的边界框(bounding box)中分类正确且边界框坐标正确的数量。在实际 ...