一.混淆矩阵 （一）.简介 在人工智能中，混淆矩阵（confusion matrix）是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵。在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中 ...

代码参考博客原文: https://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/84750819 在原文和原文的引用里，找到了关于mIoU详尽的解释。这里重点解析 fast_hist(a, b, n) 这个函数的代码。 生成混淆矩阵的代码 ...

混淆矩阵 混淆矩阵（Confusion Matrix）是评估模型结果的指标，属于模型评估的一部分，混淆矩阵如下图所示。 TP(True Positive): 真实为0，预测也为0 FN(False Negative): 真实为0，预测为1 FP(False ...

https://blog.csdn.net/vesper305/article/details/44927047 Confusion Matrix 在机器学习领域，混淆矩阵（confusion matrix），又称为可能性表格或是错误矩阵。它是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的可视化效果，通常是 ...

P-R图直观的显示出学习器在样本总体上的查全率和查准率，在进行比较时，若一个学习器的P-R曲线被另一个学习器的曲线完全包住则后者的性能优于前者，比如A比C好。 如果发生交叉现象则可以用F1度 ...

Confusion Matrix 在机器学习领域，混淆矩阵（confusion matrix），又称为可能性表格或是错误矩阵。它是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的可视化效果，通常是监督学习（非监督学习，通常用匹配矩阵：matching matrix）。其每一列代表预测值，每一行代表的是实际 ...

1 评价指标   语义分割的评价指标大致就几个:可见[1][2] Pixel Accuracy (PA)  分类正确的像素点数和所有的像素点数的比例 Mean Pixel Accuracy (MPA ...

1、展现混淆矩阵 ...