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指标分析(iou,TP,FP,FN,TN,p,r)

时间:2024-01-16 10:16:13浏览次数:37  
标签:FP 60 iou TP TN 集合 100 识别 FN

一.IOU

定义: IoU是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。

计算方法:

A:预测框体与真实框体的交集

B:预测框体与真实框体的并集

iou = A / B

使用除以

 

 

 

二.TP,FP,FN,TN

 

 

做个总结:

  P:对集合识别出的整体集合(可能识别错误)

    TP:该集合中,识别正确的数量

    FP:该集合中,识别错误的数量

  N:对集合未识别出的整体集合(可能未识别出来)

    TN:该集合中,正确处于该集合物体的数量

    FN:该集合中,应该被识别出来的数量

 

 

三.p,r

  1.p定义

    精确率(precision)定义为:表示被分为正例的示例中实际为正例的比例。

  2.p公式

    

    精确率可以理解为,你去图书馆要借到全部的动漫书,你一共借到100本,其(100本)中60本是动漫的,因此它的精确率就是,60 / ( 100 ) = 0.6

   3.r定义

    召回率(recall):覆盖面的度量,度量有多个正例被分为正例,recall=TP/(TP+FN)=TP/P=sensitive,可以看到召回率与灵敏度是一样的。

  4.r公式

    

     召回率可以理解为,你去图书馆要借到全部的动漫书,你一共借到100本,其(100本)中60本是动漫的,而图书馆剩下的书中,还有20本为动漫书,

因此它的召回率就是,60 / ( 20+60 ) = 0.75

四.map                                

  可以模糊的认为成,将p和r综合考量后得出的一个值

标签:FP,60,iou,TP,TN,集合,100,识别,FN
From: https://www.cnblogs.com/cocotun/p/17966037

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