TOP-5正确率=(所有测试图片中正确标签包含在前五个分类概率中的个数)除以(总的测试图片数) TOP-5错误率=(所有测试图片中正确标签不在前五个概率中的个数)除以(总的测试图片数) 同理,TOP-1错误率就是正确标记的样本数不是最佳概率的样本数除以总的样本数...
top1---就是你预测的label取最后概率向量里面最大的那一个作为预测结果,如过你的预测结果中概率最大的那个分类正确,则预测正确。否则预测错误 top5---就是最后概率向量最大的前五名中,只要出现了正确概率即为预测正确。否则预测错误。 1 在每次迭代中计算top1和top5,然后求平均 计算代码: 输入是模型输出(batc...
在深度学习过程中,会经常看见各成熟网络模型在ImageNet上的Top-1准确率和Top-5准确率的介绍,如下图所示: 在这里插入图片描述 那Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢?区别在哪呢? 首先是TOP-5正确率, 举个例子,比如你训练好了一个网络,你要用这个网络去进行图片分类任务,假设要分类的数目有50类,那么当...
maxk = max(topk) # topk=(1,)取top1准确率,topk=(1,5)取top1和top5准确率 batch_size = target.size(0) _, pred = output.topk(maxk, 1, True, True) # topk参数中,maxk取得是top1准确率,dim=1是按行取值, largest=1是取最大值 pred = pred.t() # 转置 correct = pred.eq(target.v...
学习记录:Top 1 Accuracy 和 Top 5 Accuracy 最近在看Spatial Temporal- Graph Convolution Network(时空图神经网络)[]。ST-GCN是基于动态人体骨骼的动作分类,在看论文的时候,这里提一下之前对于论文中的的top1的top5 Accuracy的含义,因为自己之前看的时候有点迷惑。
之前使用的仅仅是top1准确率。在图像分类中,一般使用top1和top5来衡量分类模型的好坏。下面来看看。 首先在util下新建一个acc.py文件,向里面加入计算top1和top5准确率的代码: 代码语言:javascript 复制 import torch def accu(output, target, topk=(1,)): """Computes the accuracy over the k top predictio...
在分类问题中，各类精度指标如Top-1 Accuracy、Top-5 Accuracy、Recall、Precision、Average Precision、mean AP以及ROC和AUC等经常被提及。随着问题规模的扩展，从二分类到图像识别，不同的指标对应不同的评估方法。首先，让我们理解基本概念。对于二分类问题，比如预测新冠病毒阳性或阴性，我们通过设定得分...
Challenge,ILSVRC)。主要内容是通过算法程序实现正确分类和探测识别物体与场景，评价标准就是Top-5 错误率...
什么是图像分类的Top-5和Top-1错误率 第一次听到top-5错误率,是在CV课上老师讲的,今天又在ImageNet论文上看到了,所以小记一下。 简述 通俗的讲,所谓Top-1 error-rate就是使用预测结果和正确结果进行对比,如果相同则表示预测正确! 相比而言,Top-5 error-rate 就是使用预测结果的Top-5(分类结果标签的前五个...