TP ： (T)该判断正确，§判断该样本为正样本（事实上样本为正） TN ： (T)该判断正确，(N)判断该样本为负样本（事实上样本为负） FP ： (F)该判断错误，§判断该样本为正样本（事实上样本为负） FN ： (F)该判
TP、TN、FP、FN是分类任务中的基础概念，而PR曲线和ROC曲线则是评估分类器性能的重要工具。TP：表示预测为正样本且实际也为正样本的样本数。TN：表示预测为负样本且实际也为负样本的样本数。FP：表示预测为正样本但实际为负样本的样本数。FN：表示预测为负样本但实际为正样本的样本数。PR曲线： Preci...
FP: IoU<=0.5的检测框,或者是检测到同一个GT的多余检测框的数量 FN: 没有检测到的GT的数量 由前面定义,我们可以知道,要计算mAP必须先绘出各类别PR曲线,计算出AP。而如何采样PR曲线,VOC采用过两种不同方法。 在VOC2010以前,只需要选取当Recall >= 0, 0.1, 0.2, ..., 1共11个点时的Precision最大值,然...
1、混淆矩阵中的:TP FN FP TN 其实很简单 真实情况有两种可能:正(T)和反(F); 预测结果有两种可能:积极(P)和消极(N) 但是比较绕的是对于这里的P和N的理解,看到一个很好的举例,借用一下: (pic from http://www.360doc.com/content/19/0806/19/52645714_853362368.shtml) 也就是说 TN的意思是,预测的...
问使用混淆矩阵为数组查找TN、FN、TP和FNENtf.map_fn
TP FP TN FN TP+FP=预测结果数 TP+FN=GT总数量 TP:和预测结果的IOU>0.5的GT数量,且分类正确。如果多个预测结果与GT的iou>0.5,只取最大iou的预测为tp,其它为fp FP:和GT的iou<=0.5,且分类正确的预测结果数量 FN: 没有检测到的 GT 的数量
评价标准中，True Positives（TP，真正）和True Negatives（TN，真负）分别代表预测正确和实际正确的样本，而False Positives（FP，假正）和False Negatives（FN，假负）则表示预测错误的分类。其中，True Positive Rate (TPR，灵敏度)衡量实际正例被正确识别的比例，False Positive Rate (FPR，假正类率)...
ROC曲线选用的两个指标,TPR=TPP=TPTP+FNTPR=TPP=TPTP+FN,FPR=FPN=FPFP+TNFPR=FPN=FPFP+TN,都不依赖于具体的类别分布。 注意TPR用到的TP和FN同属P列,FPR用到的FP和TN同属N列,所以即使P或N的整体数量发生了改变,也不会影响到另一列。也就是说,即使正例与负例的比例发生了很大变化,ROC曲线也不会产生...
ROC 曲线和 AUC 值 P N 合计 T TP FN P F FP TN N 合计 P’ N’ P+ N 混淆矩阵的四个术语:真正例 / 真阳性(TP),真负例 / 真阴性(TN),假正例 / 假阳性(FP)、假负例 / 假阴性(FN)。 2、分类器涉及的常见评估度量: 度量 公式 准确率 (TP+TN)/(P+N) 错误率 (FP+FN)/(P+N) 真...
tn = pcount[0] - tp # 统计TN的个数 fn = pcount[1] - fp # 统计FN的个数 return tp, fp, tn, fn # 计算常用指标 def compute_indexes(tp, fp, tn, fn): accuracy = (tp+tn) / (tp+tn+fp+fn) # 准确率 precision = tp / (tp+fp) # 精确率 ...