DeepLearning有很多性能指标,如:准确率、召回率、mAP等。其中,准确率、召回率在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 ...
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:
DeepLearning有很多性能指标,如:准确率、召回率、mAP等。其中,准确率、召回率在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 ...
还有一个术语:负正类率(false positive rate, FPR),也叫做打扰率计算公式为:FPR ...
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 ...
最近一直在做相关推荐方面的研究与应用工作,召回率与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。 召回率和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。 召回率:Recall,又称“查全率”——还是查全率好记,也更能体现其实质意义 ...
召回率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率就是 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 ...
混淆矩阵、准确率、召回率、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 ...
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 ...