检测率，召回率，mAP，ROC(转载)

Yolo目标检测中的准确率、精确率、召回率、F1-score 值

在信息检索、分类体系中，有一系列的指标，搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要，因此最近根据网友的博客做了一个汇总。准确率、召回率、F1信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate)，召回率也叫查全率，准确率也叫查准率，概念公式:             召回率(Recall)      =  系统检索到的相关文件 /

精确率 召回率 准确率

继上篇mAP之后，想彻底梳理一下基本概念，今天来搞一搞“召回率”、“精确率” 几个概念 假设有一个测试集中包含了n个小猫和小狗的图片，我们的目标是找出所有的猫。目标是：猫。 （1）True positive：正确找出目标图片；就是正确找出了猫； （2）True negative：正确找出了哪些不是目标；认为狗就是狗； （3）False positive：模型将不是目标的图片识别为要找的目...

假设有M个真值正样本，我们从Top-1 到 Top-N，每累积一个预测就会对应一个recall 和 一个 precision。,M/M），对每一个recall，从对应的precision 中取最大值作为当前recall 对应的precision，求M 个precision的平均得到AP。一般用 IOU 进行匹配，预测框和真实框之间的 IOU 值大于一定阈值时，比如0.5，则认为对真实样本正确预测。但是Accuracy 不经常使用，因为我们在做目标预测的时候往往只关心正样本，而不去关心负样本是否正确预测。

评价指标：准确率 (Accuracy)，混淆矩阵 (Confusion Matrix)，精确率(Precision)，召回率(Recall)，平均正确率(AP)，mean Average Precision(mAP)，交除并(IoU)，ROC + AUC，非极大值抑制(NMS)。1、准确率 (Accuracy)分对的样本数除以所有的样本数 ，即：准确(分类)率 = 正确预测的正反例数 / 总数。准...

1. 背景介绍 在机器学习领域，构建模型只是第一步，评估模型的性能则是至关重要的一环。模型评估指标能够帮助我们量化模型的优劣，并指导模型的改进方向。在众多的评估指标中，准确率、召回率和F1值是最为常见的三个指标，它们分别从不同的角度衡量模型的性能。 1.1 分类问题的评估指标 准确率

在深度学习学习中，有许多常用的评估指标用于衡量模型的性能。下面是一些常见的指标及其定义和说明。关键名字解释：TP表示真正例（True Positive），即模型正确预测为正例的样本数量；TN表示真负例（True Negative），即模型正确预测为负例的样本数量；FP表示假正例（False Positive），即模型错误地将负例预测为正例的样本数量；FN表示假负例（False Negative），即模型错误地将正例预测为负例的样本数量。

【详细解释深度学习图像分类&检测评价指标】准确率Accuracy、精确率Precision、召回率Recall、mAP等(一文搞懂，建议收藏)

文章目录误报率、故障检测率、漏报率等指标1. 一些标准指标的计算true positive rate (tp rate)【真阳性率】, or hit rate 【命中率】, or recall 【召回率】：false positive rate (fp rate) 【假阳性率】, or false alarm rate：sensitivity【灵敏度】：specificity【特异度】：preci...

在训练YOLO v2的过程中，系统会显示出一些评价训练效果的指标，包括Recall，IoU等等。为了怕以后忘了，现在把自己的理解记录一下。这一文章首先假设一个测试集，然后围绕这一测试集来介绍这几种指标的计算方式。

yu Code 15 Comments  机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。(注： 相对来说，IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是...

以行人检测为例，精度就是检测出来的行人中确实是行人的所占的百分比；Recall就是正确检出的行人数量占行人总数的百分比，Recall=100%表示没有漏检；这两个常常是一对矛盾，通常我们总是希望既没有虚景也不会发生漏检的情况，也就是Precision和Recall均为100%的状况 ...

下列哪些措施有利于提升ssd架构的小目标检测率，假定以VGG为主干网络？ A.更换主干网络为resnet152 B.使用FPN（特征金字塔）架构 C.增加输入分辨率 D.prior box由原来的1/16下采样层变更为1/8下采样层 ...

一、mAP 　　这里首先介绍几个常见的模型评价术语，现在假设我们的分类目标只有两类，计为正例（positive）和负例（negtive）分别是： 　　1）True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）； 　　2）False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数；...