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...
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...
所以TN(+-)的真实情况是F,它的意思是,预测的结果是N,而这个预测是正确(T)的 2、查准率P和查全率R、P-R曲线 首先注意区分两个P不同的含义,用颜色区分:预测结果P(positive),查准率P(precision) 在看表达式前先说说它们的定义,首先查准率和查全率是一对矛盾的值 查准率是指在所有预测为P的情况(包括将T预测为T...
真正例TP、假正例FP、假负例FN和真负例TN: 为了处理类别不平衡问题, 我们需要采用更精细的方法来观察, 模型如何预测正类别、负类别或不同类别。 我们可以考虑将这些不同类型的成功和失败结果 放入2x2混淆矩阵中, 其中包括真正例TP、假正例FP、假负例FN和真负例TN: ...
TN我不清楚，但是FN是一定会计算的。计算recall的时候就需要计算FN，而mAP是precision和recall的阴影下...
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
TN实际一致,预测为负类,翻译一下就是负类预测成负类,FN实际相反,预测为负类,表示正类预测成负类。TP翻译一下就是实际一致,预测成正类,也就是正类预测成正类,FP实际相反,预测成正类,也就是负类预测成正类。精准率为所有预测为正类的之中,预测正类正确所占的比率。召回率为所有实际正类中,预测正类正确...
机器学习的核心目标之一是构建出具有良好性能的模型。为了评估模型的性能,我们依赖于一系列重要的指标。在本文中,我们将深入探讨这些指标,包括True Positive(TP)、True Negative(TN)、False Positive(FP)、False Negative(FN)、精确率、召回率、准确率、F1-score以及目标检测领域中常用的均值平均精度(mAP)。
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...