原文:目標檢測的評價標准 mAP, 精准度(Precision), 召回率(Recall), 准確率(Accuracy),交除並(IoU)

. 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 gt 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IoU lt threshold的預測框 FN True Negative 是本為正,錯誤的認為是負樣本的數量,漏 ...

2019-10-23 14:40 0 348 推薦指數:

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准確率(Accuracy)、精確(Precision)和召回(Recall)的區別

轉載自:機器學習中的AccuracyPrecision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 ...

Thu Apr 07 04:33:00 CST 2022 0 894
 
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