二、计算 1、precision 这里:TP:预测正确的个数,FP预测错误的个数 所以: p r e c i s i o n = 958 / ( 958 + 97 ) = 0.9023 precision=958/(958+97)=0.9023 precision=958/(958+97)=0.9023 2、recall 注:TP,FP同上,FN是指没有预测到的框框数,所以TP+FN就是真实(所有手动标记框)标记框的...
正例类别：那些用户感兴趣的类别，其条类别为负例类别。 recall value是查全率(r)，查全率是被正确分类的正例数量除以测试集中实际的正例数量。 相应的还有查准率（precision）。查准率(p)是被正确分类的正例数量除以分类为正例的数量。
precision=tp/(tp+fn)recall=tp/(tp+fp)
建议换成多个二分类。然后每一类不同阈值有不同的召准/f1，可以选择用AUC、mAP这些与阈值无关的指标来...
precision=0/0，直接无意义，直接划去；2.训练集测试集通过不同的采样方式（直接73开、bootstraping等方法），理论上基本不可能出现这种极端情况。除非整个数据集里正样本数量远远小于负样本，那你就需要增加正样本（多去找数据、拿已知数据做变换等），或者削减负样本数目，使得正负样本数目接近。
对于一张图像，可以计算画出precision-recall曲线，但是对于一个视频，也是多帧图像，precision-recall怎么...
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