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目标检测常见评价指标(转) - weixin_38907560的博客

来源:网络整理| 发布时间:2019-05-10 16:03 | 作者:admin

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一:准确率 (准确) 、变字率 (犯罪) 速率)

二:使混淆矩阵 (使混淆) 矩阵)

三:罢免率(罢免率)、准确率(准确的)

四: P-R使成弧形、秤锤准确的(秤锤准确的),联合通讯社)、F指标

五:受体交给某人特点使成弧形(受体) Operating

Characteristic,ROC)、AUC(面积) Under 使成弧形)、

EER(等) Error 速率)

六: 秤锤准确的平均数(平均数) Average Precision,遗传图)、

IOU(交叉口) Over 结合体)

七:参考文献

一:准确率 (准确) 、变字率 (犯罪) 速率)

准确率 (准确):

堆叠的范本数除号范本号码。 ,即:

准确率(混合物)率=马上PRED的男性化的和否定的前缀语探察 / 总额

变字率(犯罪) 速率):

变字率与马上率相反。,提出异议混合物器的误混合物率。,即:

误混合物率=正/正数/假预测总额 = 1 - 准确(混合物)率

准确的通经用于评价图案的全套服装准确的。,不克不及遏制过度的人。,东西图案的多功能的评价,使混淆矩阵是一种经用的办法。。

二:使混淆矩阵 (使混淆) 矩阵)

使混淆矩阵也称为偏离矩阵。, 在每个类别下,图案预测犯罪归结为的等同。,偏离预测的类别和马上预测的数量是,图案混合物归结为的目镜目镜评价。

杂乱矩阵正中鹄的程度轴是类别PRED的等同。,垂直轴是资料真实贴标签于的等同。。

斜线的,表现预测的图案等同和资料贴标签于分歧。,于是,斜线的的总和除号试验集的总额是准确的。。

斜线的上的数字越大越好。,在形象化归结为中色越深。,归结为传达,该图案的预测准确的较高。。

免得你看这行,,每行不不老实奔赴,这是犯罪预测的典型。。

大体上,咱们期待斜线的越高越好。,斜线的越低,就越多。

好,形象化斜线的可以正常化。。

三:罢免率(罢免率)、准确率(准确的)

纵然咱们的图案处置多贴标签于混合物交给某人。,在相当多的壮观中,咱们能够更殷勤一类钻机的贴标签于。,这相当于两个混合物。。像,做东西交给某人来查找东西反对。。

当战利品缺乏平衡时,像,正范本10,负范本990,虽然图案预测极度的1000个范本为负范本,,准确率(准确)也有99%,这显然是有成绩的。。那个指标可以思索在在这里。。

两类混合物使混淆矩阵的预测:

目的最适当的两类。,样板是充满活力的的保持健康(充满活力的的)和消极的的(消极的的)。:

 1)真 充满活力的(TP) 马上分开为男性化的探察数。,这执意现实性 由PO堕入正例的要求(范本)数量;

 2)假 正定的(FP) 犯罪的数字被分开为男性化的探察。,这执意现实性为负例但被混合物器分开为正例的要求;

 3)假 否定的前缀(FN):被犯罪地分开为否定的前缀的数字。,这执意现实性为正例但被混合物器分开为负例的要求;

4)真 负的(TN) 马上分开为正数的数字。,这执意现实性为负例且被混合物器分开为负例的要求。

罢免率(罢免率):

这也高压地带罢免率。,预测为正例(positive)的范本中马上的等同除号真正的Positive的等同,即:

Recall=TP/(TP+FN)=TP/P

准确率(准确的):

它也高压地带准确率。,在正例中使成比例为准时地的男性化的探察的使成比例,即:

Precision=TP/(TP+FP)

这是维基百科上的一幅图。:

在这里有东西人的皮肤的补助金。,它是由最大概率决定的类别的断定。。

在多个混合物中,免得终极经过SULTMAX层,则,不过,大约两个混合物,图案被预测为反对的概率通常是从,而且对应于真正的贴标签于。。

在这点上,咱们将设置东西级限的。,超越如此级限的被分开为男性化的范本。,另外的负范本。。级限的是形形色色的的。,指标是形形色色的的。。这时咱们可以画P-R使成弧形。

四: P-R使成弧形、秤锤准确的(秤锤准确的),联合通讯社)、F指标

P-R使成弧形:

在形形色色的的级限的下选择通信的的准确的和罢免率。

总体电流,准确的越高。,罢免率越低,当罢免率跑到1,概率得分最底下的的正范本,此刻,正范本的号码除号范本号码。。

秤锤准确的(秤锤准确的),联合通讯社):

P-R使成弧形围起来的面积,概括地说,东西能力更强的的混合物器。,AP值越高。。

F倡导者(F预算书)

应用于混合物时,准确的需求多功能的思索。,罢免。选择级限的,F预算书是选择这一级限的的经用办法。:

eta是回顾和回顾的分量。,大于1中间更多地重力罢免效应。,缺乏1的人更注意准确。,平稳的1平稳的二者的令缓和秤锤值。,在这里接见了东西协同的指标F1预算书。。

F1倡导者(F1预算书):

当您想应用F1命令符时,当F1全部剧目为最大值的时,只需求选择级限的。。

五:受体交给某人特点使成弧形(受体) Operating

Characteristic,ROC)、AUC(面积) Under 使成弧形)、

EER(等) Error 速率)

经过选择形形色色的的级限的,咱们可以接见另东西公共容器操纵顺序。,短ROC使成弧形,办法类似物P-R使成弧形,推理形形色色的的级限的,程度轴是FPR。,具有轴向轴的TPR使成弧形。。

ROC关怀两个指标:

1) True Positive Rate ( TPR ) = TP / [ TP + FN] ,TPR代表分开男性化的探察的概率。

2)假 Positive Rate( FPR ) = FP / [ FP + Tn] ,FPR表现将消极的探察分为男性化的探察的概率。

使成弧形的激进分子和马上代表缺乏比分的混合物器。,免得使成弧形在斜线的的近的的一边,归结为传达混合物用具有必然的比分。,右下角是正数。。

你越近的激进分子越好。,梦想的混合物器对应于ROC使成弧形和(0)。,0)、(0,1)、(1,1)虚线堆叠。

AUC(面积) Under 使成弧形):

ROC使成弧形部分相同面积,越大,较好的混合物器是。。

EER(等) Error 速率):

指的是FNR=FPR的保持健康。,因FNR=1-TPR,因而在ROC使成弧形是使成弧形和(0)。,1)、(1,0)斜线的的交点。从放弃与读错看,FPR被解说为不足范本的正范本。,FNR是男性化的标本的假男性化的率。。EER是思索二者时的级限的选择基准。。

六: 秤锤准确的平均数(平均数) Average Precision,遗传图)、

IOU(交叉口) Over 结合体)

评价检测算法时,首要看两个指标。,也执意说,框中反对的类别设想马上预测。;预测帧与手工正文盒的分歧性。

秤锤准确的平均数(平均数) Average Precision,遗传图):

MAP是辨别假期每个类别的AP。,于是计算极度的类AP的秤锤值。,表现检测到的T的秤锤准确的多功能的度量。。

IOU(交叉口) Over 结合体):

IOU用于测预测帧与RE的重弥撒书的章节,即:

蓝色眼镜框是:GroundTruth

黄色的眼镜框是:DetectionResult

绿色眼镜框是:DetectionResult ⋂GroundTruth

红盒子是:DetectionResult ⋃GroundTruth

也执意说,两个盒子的交比。,在评价算法时,一种公共的的办法是先设置IOU的级限的。,既然算法发觉IOU大于如此级限的。,这是一种无效的检测办法。,把乘轻便二轮马车拿暴露计算mAP作为终极的评价指标。

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