【602】語義分割評價指標 IoU mIoU precision recall F1 的計算
參考：語義分割代碼閱讀---評價指標mIoU的計算 參考：（分割網絡評價指標）dice系數和IOU之間的區別和聯系 參考：【621】numpy.array 的邏輯運算 參考：numpy.bincount詳解 參考：深度學習之語義分割中的度量標准 寫在前面，關於計算 ...
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目標檢測的評價指標（TP、TN、FP、FN、Precision、Recall、IoU、mIoU、AP、mAP）
1. TP TN FP FN GroundTruth 預測結果 TP（True Positives）： 真的正樣本 = 【正樣本 被正確分為 正樣本】 TN（True Negatives）： ...
目標檢測評價標准（mAP, 精准度(Precision), 召回率(Recall), 准確率(Accuracy),交除並（IoU））
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【YOLO學習】召回率（Recall），精確率（Precision），平均正確率（Average_precision(AP) ），交除並（Intersection-over-Union（IoU））
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{Reship}Precision, Accuracy & Recall
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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 ...
查准與召回（Precision & Recall）
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查准率與查全率(precision and recall) 的個人理解
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