一.混淆矩陣 （一）.簡介 在人工智能中，混淆矩陣（confusion matrix）是可視化工具，特別用於監督學習，在無監督學習一般叫做匹配矩陣。在圖像精度評價中，主要用於比較分類結果和實際測得值，可以把分類結果的精度顯示在一個混淆矩陣里面。混淆矩陣是通過將每個實測像元的位置和分類與分類圖像中 ...

代碼參考博客原文: https://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/84750819 在原文和原文的引用里，找到了關於mIoU詳盡的解釋。這里重點解析 fast_hist(a, b, n) 這個函數的代碼。 生成混淆矩陣的代碼 ...

混淆矩陣 混淆矩陣（Confusion Matrix）是評估模型結果的指標，屬於模型評估的一部分，混淆矩陣如下圖所示。 TP(True Positive): 真實為0，預測也為0 FN(False Negative): 真實為0，預測為1 FP(False ...

https://blog.csdn.net/vesper305/article/details/44927047 Confusion Matrix 在機器學習領域，混淆矩陣（confusion matrix），又稱為可能性表格或是錯誤矩陣。它是一種特定的矩陣用來呈現算法性能的可視化效果，通常是 ...

P-R圖直觀的顯示出學習器在樣本總體上的查全率和查准率，在進行比較時，若一個學習器的P-R曲線被另一個學習器的曲線完全包住則后者的性能優於前者，比如A比C好。 如果發生交叉現象則可以用F1度 ...

Confusion Matrix 在機器學習領域，混淆矩陣（confusion matrix），又稱為可能性表格或是錯誤矩陣。它是一種特定的矩陣用來呈現算法性能的可視化效果，通常是監督學習（非監督學習，通常用匹配矩陣：matching matrix）。其每一列代表預測值，每一行代表的是實際 ...

1 評價指標   語義分割的評價指標大致就幾個:可見[1][2] Pixel Accuracy (PA)  分類正確的像素點數和所有的像素點數的比例 Mean Pixel Accuracy (MPA ...

1、展現混淆矩陣 ...