当然PASCAL VOC CHALLENGE自2010年后就换了另一种计算方法。新的计算方法假设这N个样本中有M个正例,那么我们会得到M个recall值(1/M, 2/M, …, M/M),对于每个recall值r,我们可以计算出对应(r’ >= r)的最大precision,然后对这M个precision值取平均即得到最后的AP值。计算方法如下: 相应的Precision-R...
目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务,其目的是在图像或视频中检测出目标的位置和类别。深度学习技术的发展为该任务带来了新的突破,但如何评估模型的性能仍然是一个挑战。P-R曲线、AP和mAP是常用的评估指标,它们可以帮助我们了解模型的性能并指导模型的改进。P-R曲线是一种常用的性能评估曲线,它通过绘制查准率(Pre...
在深度学习中,F1、P、R是衡量模型性能的重要指标。其中: F1:F1分数是精确度和召回率的调和平均值,用于衡量模型的整体性能。 P(精确度):精确度是指模型预测为正的样本中,实际为正的比例。 R(召回率):召回率是指实际为正的样本中,模型预测为正的比例。 实现步骤 以下是实现F1、P、R指标的步骤: 旅行图 以下...
在深度学习中,我们通常使用P-R图来评估模型的性能和效果。P-R图代表了精确率(Precision)和召回率(Recall)之间的关系,可以帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。 精确率和召回率的定义 在深度学习中,我们通常将模型的输出划分为正例(Positive)和负例(Negative)。精确率和召回率是用来衡量模型在预测正例时的准确性...
Precision、Recall、P-R曲线Percision评估所有检测为positive的结果中,有多少是真的positive。Precision...=Total_Actual_PositiveTP=TP+FNTPP-R曲线设置不同的score阈值,可以得到不同的Precison和Recall,然后以Precision为纵坐标,Recall为横坐标,即可绘制出P-R曲线。AP ...
大佬们,r9000p..计算机专业,打算读研买一个,我知道深度学习用的cuda框架只和显卡有关,但是我听说amd的cpu跑深度学习好像优化不太行,有点纠结
R9000p为啥不能搞深度学习啊?还是说搞深度学习差? 数一数二的寄 硬件玩家 5 能搞啊,跑个小demo,debug之类是够的,正经训练肯定上服务器。 NTFS- 真·大神 1 新软件凑合,如果你要用什么杂七杂八的老软件amd指不定有bug SeptX 伸手小白 11 主要是AMD u的问题,深度学习有些工具涉及指令集,au有差距...
2-迁移学习策略 3-Resnet原理 4-Resnet网络细节 5-Resnet基本处理操作 6-shortcut模块 7-加载训练好的权重 8-迁移学习效果对比 三代算法-1-物体检测概述 三代算法-2-深度学习经典检测方法 三代算法-3-faster-rcnn概述 论文解读-1-论文整体概述 论文解读-2-RPN网络结构 论文解读-3-损失函数定义 论文解读-...
从原理到代码:DeepStream 5.0 之 Python, MASK R-CNN, DLA 解密 7461 55 17:03:07 App 这也太全了!U-Net、V-Net、Mask R-CNN、Deeplab、PASCALVOC五大图像分割算法一口气学完!语义分割、实例分割全详解! 785 41 6:25:26 App 【深度学习物体检测实战】目标检测经典模型:Mask R-CNN/Fast R-CNN/FPNs算法原...
我看联想r9000p..我看联想r9000p挺好买的就拿下了一台,回头一想之后要搞深度学习,现在amd的处理器搞cuda好不好使啊,来点懂哥谢谢喵主要是想知道amd处理器在深度学习上现在还有没有什么劣势