1. t<x≤1时情况,定义为真正例(True Positive,TP),说明如下: 在类别预测正确条件下,IoU大于设定阈值(同一个Ground True 只计算一次:一个GT只加速那一次TP,其他哪怕重合度高,置信度高,也只能算FP)。 如下图,cat0.85预测框。 2. 0≤x≤t 时情况,定义为假正例(False Positive,FP),说明如下: 包含两分钟...
目标检测任务的目标是输入图像，输出图像中目标的类别Classification和进行Localisation，确定目标的bounding box。其中，重要的是理解交并比 Intersection over Union (IoU) 的定义和应用。IoU是一个衡量预测掩膜与真实掩膜重叠程度的指标，值在[0,1]区间，值越大表示预测越精确。若IoU为1，则预测掩膜与真实...
目标检测TP,FP, TN, FN含义 图释TP, FP, TN,FN 首先我们根据上图的规则计算出TP,FP,TN的值,则Precision,Recall可表示为 PR曲线 我们当然希望检测的结果P越高越好,R也越高越好,但事实上这两者在某些情况下是矛盾的。比如极端情况下,我们只检测出了一个结果,且是准确的,那么Precision就是100%,但是Recall就...