原文:目标检测+准确率、召回率、PR曲线、AP、mAp、mmAp

查准率 查全率 AP map,参考知乎地址:https: zhuanlan.zhihu.com p 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。在实际预测中,经常会出现多个预测框与同一个gt的IOU都大于阈值,这时通常只将这些预测框中score最大的算作TP,其它算作FP。 FP ...

2020-10-29 09:35 0 1055 推荐指数:

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准确率召回mAP

DeepLearning有很多性能指标,如:准确率召回mAP等。其中,准确率召回在VSLAM检测回环中早已见过,这里简单总结下。我翻开破旧的 《视觉SLAM十四讲》,找到如下截图: 在这里举一个例子(女生是P,即使正例,男生是N,即负例 ...

Sat Oct 10 00:02:00 CST 2020 0 514
召回准确率

最近一直在做相关推荐方面的研究与应用工作,召回准确率这两个概念偶尔会遇到,知道意思,但是有时候要很清晰地向同学介绍则有点转不过弯来。 召回准确率是数据挖掘中预测、互联网中的搜索引擎等经常涉及的两个概念和指标。 召回:Recall,又称“查全率”——还是查全率好记,也更能体现其实质意义 ...

Thu Jul 24 20:47:00 CST 2014 0 3045
什么是准确率召回,它们和ROC曲线有什么关系?

召回表示的是样本中的某类样本有多少被正确预测了。比如对与一个分类模型,A类样本包含A0个样本,预测模型分类结果是A类样本中有A1个正样本和A2个其他样本,那么该分类模型的召回就是 A1/A0,其中 A1+A2=A0 准确率表示的是所有分类中被正确分类的样本比例,比如对于一个分类模型 ...

Mon Mar 23 06:16:00 CST 2020 0 1143
混淆矩阵、准确率召回、ROC曲线、AUC

混淆矩阵、准确率召回、ROC曲线、AUC 假设有一个用来对猫(cats)、狗(dogs)、兔子(rabbits)进行分类的系统,混淆矩阵就是为了进一步分析性能而对该算法测试结果做出的总结。假设总共有 27 只动物:8只猫, 6条狗,13只兔子。结果的混淆矩阵如上图所示,我们可以发现 ...

Fri Nov 30 23:29:00 CST 2018 0 2747
精确准确率召回

TP: Ture Positive 把正的判断为正的数目 True Positive,判断正确,且判为了正,即正的预测为正的。 FN: False Negative 把正的错判为负的数目 False ...

Wed Aug 22 03:38:00 CST 2018 0 3310
 
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