[FEATURE] 使用bge系列embedding时,SCORE_THRESHOLD取值0-1无法满足要求#1594 WilliamChen-luckbobopened this issueSep 26, 2023· 4 comments Labels enhancement Comments 功能描述 / Feature Description 实际测试bge系列的embedding(bge-large-en为例)时,直接使用原文进行匹配,对应的最相似匹配度从0.8开始,由于SCORE_...
一般选取一个特定阀值(threshold),预测为正样本的概率大于等于该阀值判定为正样本,小于该阀值判定为负样本。根据上面描述的公式得到召回率TPR和误报率FPR,在平面上描述对应的坐标点和值,就得到如下的ROC曲线,其中TPR为纵轴,FPR为横轴。 ROC曲线里,左下角(0, 0)阀值是最大的,此时所有样本都判定为负样本,所以有 ...
在COCO 评估中,IoU threshold 范围从 0.5 到 0.95,步长 0.05 表示为 AP@[ . 5: . 05: . 95]。 注意:COCO 使用 [0: .01:1] R = 101 recall thresholds 得到 P-R 曲线,其实就是 VOC 2007 的 11点插值的加强版 : 101 点插值。 APCOCO=1101(P0+P0.01+P0.02+⋯+P1) mAPCOCO=mAP0.50 + mAP...
recall = [] # 召回率 for threshold in thresholds: # 我们自己按照threshold为阈值,根据各自的proba,自己来预测一下 y_pred = np.array(proba[:, 1] > threshold, dtype='uint8') cm = CM(y_true=y, y_pred=y_pred, labels=[1, 0]) # label就是把少数类放在前面 A, B, C, D = cm[0]...