深度學習中的性能參數名稱


1.FPS

是圖像領域中的定義bai: FPS (Frames Per Second):每秒傳輸幀數(考察實時性)。 Frames Per Second更確切的解釋是“每秒鍾填充圖像的幀數(幀/秒)”。 FPS 是測量用於保存、顯示動態視頻的信息數量。通俗來講就是指動畫或視頻的畫面數。例如在電影視頻及數字視頻上,每一幀都是靜止的圖象;快速連續地顯示幀便形成了運動的假象。每秒鍾幀數 ( FPS ) 愈多,所顯示的動作就會愈流暢。通常,要避免動作不流暢的最低 FPS 是30。某些計算機視頻格式,每秒只能提供15幀。 這里的“ FPS ”也可以理解為我們常說的“刷新率(單位為Hz)”,例如我們常在CS游戲里說的“ FPS 值”。我們在裝機選購顯卡和顯示器的時候,都會注意到“刷新率”。一般我們設置缺省刷新率都在75Hz(即75幀/秒)以上。例如:75Hz的刷新率刷也就是指屏幕一秒內只掃描75次,即75幀/秒。而當刷新率太低時我們肉眼都能感覺到屏幕的閃爍,不連貫,對圖像顯示效果和視覺感觀產生不好的影響。 電影以每秒24張畫面的速度播放,也就是一秒鍾內在屏幕上連續投射出24張靜止畫面。有關動畫播放速度的單位是fps,其中的f就是英文單詞Frame(畫面、幀),p就是Per(每),s就是Second(秒)。用中文表達就是多少幀每秒,或每秒多少幀。電影是24fps,通常簡稱為24幀。

2.TP、FP、TN、FN

概念:

 

考慮一個二分類的問題,系統需要將樣本分為真(positive),假(negative)兩類。

下圖的方框代表所有需要預測的樣本,黃色圓圈內代表系統預測是真(positive)的樣本,綠色圓圈內代表實際情況為真(positive)的樣本。

所以黃綠交叉的部分是系統預測為真,實際情況也是真,系統預測正確(True)的True Positive,TP;

黃色圓圈以外的綠色部分是系統預測為假而實際上為真的樣本,系統預測錯誤(False)的False Negatives,FN;

綠色圓圈以外的黃色部分即為系統預測為真,然而實際為假的樣本,系統預測錯誤(False)的False Positives,FP;

最后,灰色部分為系統預測為假,實際也為假,系統預測正確(True)的True Negatives,TN。

3.AP/MAP

AP衡量的是系統在單個類別上的好壞,MAP衡量的是學出的模型在所有類別上的好壞,得到各個類別上的AP后,MAP就是取所有AP的平均值。

 

 4.IOU

 

舉例如下:綠色框是准確值,紅色框是預測值。

 

 


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