https://blog.csdn.net/yanhx1204/article/details/81017134 摘要 在訓練YOLO v2的過程中,系統會顯示出一些評價訓練效果的值,如Recall,IoU等等。為了怕以后忘了,現在把自己對這幾種度量方式的理解記錄一下。 這一 ...
摘要 在訓練YOLO v 的過程中,系統會顯示出一些評價訓練效果的值,如Recall,IoU等等。為了怕以后忘了,現在把自己對這幾種度量方式的理解記錄一下。這一文章首先假設一個測試集,然后圍繞這一測試集來介紹這幾種度量方式的計算方法。 大雁與飛機 假設現在有這樣一個測試集,測試集中的圖片只由大雁和飛機兩種圖片組成,如下圖所示: 假設你的分類系統最終的目的是:能取出測試集中所有飛機的圖片,而不是大雁 ...
2017-08-03 10:41 0 1659 推薦指數:
https://blog.csdn.net/yanhx1204/article/details/81017134 摘要 在訓練YOLO v2的過程中,系統會顯示出一些評價訓練效果的值,如Recall,IoU等等。為了怕以后忘了,現在把自己對這幾種度量方式的理解記錄一下。 這一 ...
◆版權聲明:本文出自胖喵~的博客,轉載必須注明出處。 轉載請注明出處:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/7668501.html 前言 機器學習中經過聽到“召回率”和“精確率” 這兩個名詞,今天簡單解釋一下。 概念 ...
1. TP , FP , TN , FN定義 TP(True Positive)是正樣本預測為正樣本的數量,即與Ground truth區域的IoU>=threshold的預測框 FP(False Positive)是負樣本預測為正樣本的數量,誤報;即與Ground truth區域 ...
1. TP , FP , TN , FN定義 TP(True Positive)是正樣本預測為正樣本的數量,即與Ground truth區域的IoU>=threshold的預測框 FP(False Positive)是負樣本預測為正樣本的數量,誤報;即與Ground truth區域 ...
classification_report簡介 sklearn中的classification_report函數用於顯示主要分類指標的文本報告.在報告中顯示每個類的精確度,召回率,F1值等信息。 主要參數: y_true:1維數組,或標簽指示器數組/稀疏矩陣,目標值。 y_pred:1維數組 ...
自然語言處理(ML),機器學習(NLP),信息檢索(IR)等領域,評估(evaluation)是一個必要的工作,而其評價指標往往有如下幾點:准確率(accuracy),精確率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。 本文將簡單介紹其中幾個概念。中文中這幾個評價指標 ...
轉載自:機器學習中的Accuracy和Precision的區別 數量 對於一個二分類問題,我們定義如下指標: :True Positive,即正確預測出的正樣本個數:False Positive,即錯誤預測出的正樣本個數(本來是負樣本,被我們預測成了正樣本):True ...
yu Code 15 Comments 機器學習(ML),自然語言處理(NLP),信息檢索(IR)等領域,評估(Evaluation)是一個必要的 工作,而其評價指標往往有如下幾點:准確率(Accuracy),精確率(Precision),召回率(Recall ...