原文:目標檢測+准確率、召回率、PR曲線、AP、mAp、mmAp

查准率 查全率 AP map,參考知乎地址:https: zhuanlan.zhihu.com p TP True Positive :一個正確的檢測,檢測的IOU threshold。即預測的邊界框 bounding box 中分類正確且邊界框坐標正確的數量。在實際預測中,經常會出現多個預測框與同一個gt的IOU都大於閾值,這時通常只將這些預測框中score最大的算作TP,其它算作FP。 FP ...

2020-10-29 09:35 0 1055 推薦指數:

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准確率召回mAP

DeepLearning有很多性能指標,如:准確率召回mAP等。其中,准確率召回在VSLAM檢測回環中早已見過,這里簡單總結下。我翻開破舊的 《視覺SLAM十四講》,找到如下截圖: 在這里舉一個例子(女生是P,即使正例,男生是N,即負例 ...

Sat Oct 10 00:02:00 CST 2020 0 514
召回准確率

最近一直在做相關推薦方面的研究與應用工作,召回准確率這兩個概念偶爾會遇到,知道意思,但是有時候要很清晰地向同學介紹則有點轉不過彎來。 召回准確率是數據挖掘中預測、互聯網中的搜索引擎等經常涉及的兩個概念和指標。 召回:Recall,又稱“查全率”——還是查全率好記,也更能體現其實質意義 ...

Thu Jul 24 20:47:00 CST 2014 0 3045
什么是准確率召回,它們和ROC曲線有什么關系?

召回表示的是樣本中的某類樣本有多少被正確預測了。比如對與一個分類模型,A類樣本包含A0個樣本,預測模型分類結果是A類樣本中有A1個正樣本和A2個其他樣本,那么該分類模型的召回就是 A1/A0,其中 A1+A2=A0 准確率表示的是所有分類中被正確分類的樣本比例,比如對於一個分類模型 ...

Mon Mar 23 06:16:00 CST 2020 0 1143
混淆矩陣、准確率召回、ROC曲線、AUC

混淆矩陣、准確率召回、ROC曲線、AUC 假設有一個用來對貓(cats)、狗(dogs)、兔子(rabbits)進行分類的系統,混淆矩陣就是為了進一步分析性能而對該算法測試結果做出的總結。假設總共有 27 只動物:8只貓, 6條狗,13只兔子。結果的混淆矩陣如上圖所示,我們可以發現 ...

Fri Nov 30 23:29:00 CST 2018 0 2747
精確准確率召回

TP: Ture Positive 把正的判斷為正的數目 True Positive,判斷正確,且判為了正,即正的預測為正的。 FN: False Negative 把正的錯判為負的數目 False ...

Wed Aug 22 03:38:00 CST 2018 0 3310
 
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