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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 (精密) 、出错率 (不好的) 速率)

二:使混淆矩阵 (使混淆) 矩阵)

三:使想起率(使想起率)、准确率(准确)

四: P-R弯曲、平均程度准确(平均程度准确),联合通讯社)、F指标

五:无线电接收机指定特点弯曲(无线电接收机) Operating

Characteristic,ROC)、AUC(面积) Under 弯曲)、

EER(等) Error 速率)

六: 平均程度准确平均值(平均值) Average Precision,脸)、

IOU(交叉口) Over 工会)

七:参考文献

一:准确率 (精密) 、出错率 (不好的) 速率)

准确率 (精密):

使偶合的范本数除号范本编号。 ,即:

准确率(分级)率=本来的PRED的正的和阴性的围住 / 总额

出错率(不好的) 速率):

出错率与本来的率相反。,象征分级器的误分级率。,即:

误分级率=正/正数/假预测总额 = 1 - 准确(分级)率

准确通经用于评价形成的完整的准确。,不克不及包括那么多的书信。,一个人形成的概括评价,使混淆矩阵是一种经用的方式。。

二:使混淆矩阵 (使混淆) 矩阵)

使混淆矩阵也称为违法矩阵。, 在每个类别下,形成预测不好的水果的大批。,违法预测的类别和本来的预测的数量是,形成分级水果的直观的直观的评价。

杂乱矩阵切中要害程度轴是类别PRED的大批。,垂直轴是信息真实加标签于的大批。。

斜线的,表现预测的形成大批和信息加标签于分歧。,这样,斜线的的总和除号校验集的总额是准确。。

斜线的上的数字越大越好。,在形象化水果中色越深。,水果暗示,该形成的预测准确较高。。

偶数的你看这行,,每行不不老实位置,这是不好的预测的典型。。

要而言之,朕期望斜线的越高越好。,斜线的越低,就越多。

好,形象化斜线的可以正常化。。

三:使想起率(使想起率)、准确率(准确)

不过朕的形成处置多加标签于分级指定。,在相当多的观察中,朕可能性更喜欢一类钻机的加标签于。,这相当于两个分级。。譬如,做一个人指定来查找一个人男朋友。。

当战利品失调时,譬如,正范本10,负范本990,偶数的形成预测持有1000个范本为负范本,,准确率(精密)也有99%,这显然是有成绩的。。以此类推指标可以思索在这边。。

两类分级使混淆矩阵的预测:

目的只两类。,诉讼是活跃的的经济状况(活跃的的)和反抗性的的(反抗性的的)。:

 1)真 活跃的(TP) 本来的分配为正的围住数。,这执意实际的 由PO堕入正例的判例(范本)数量;

 2)假 正定的(FP) 不好的的数字被分配为正的围住。,这执意实际的为负例但被分级器分配为正例的实围住;

 3)假 剥夺的(FN):被不好的地分配为剥夺的的数字。,这执意实际的为正例但被分级器分配为负例的实围住;

4)真 否定(TN) 本来的分配为正数的数字。,这执意实际的为负例且被分级器分配为负例的实围住。

使想起率(使想起率):

这也高气压使想起率。,预测为正例(positive)的范本中本来的的大批除号真正的Positive的大批,即:

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

准确率(准确):

它也高气压准确率。,在正例中生水垢为准时地的正的围住的生水垢,即:

Precision=TP/(TP+FP)

这是维基百科上的一幅图。:

这边有一个人植被的授予。,它是由最大概率决定的类别的断定。。

在多个分级中,偶数的终极经过SULTMAX层,则,只,在四周两个分级,形成被预测为男朋友的概率通常是从,而且对应于真正的加标签于。。

在这点上,朕将设置一个人按物价通知变动工资的。,超越这事按物价通知变动工资的被分配为正的范本。,要不然负范本。。按物价通知变动工资的是两样的。,指标是两样的。。这时朕可以画P-R弯曲。

四: P-R弯曲、平均程度准确(平均程度准确),联合通讯社)、F指标

P-R弯曲:

在两样的按物价通知变动工资的下选择相配的准确和使想起率。

总体用法说明,准确越高。,使想起率越低,当使想起率管辖的范围1,概率得分极小值的正范本,此刻,正范本的编号除号范本编号。。

平均程度准确(平均程度准确),联合通讯社):

P-R弯曲围起来的面积,总而言之,一个人更妥的分级器。,AP值越高。。

F通知(F预算书)

应用于分级时,准确必要概括思索。,使想起。选择按物价通知变动工资的,F预算书是选择这一按物价通知变动工资的的经用方式。:

eta是回顾和回顾的分量。,大于1述语更多地重读使想起效应。,无1的人更注意精密。,相同的人1相同的人二者的令缓和平均程度值。,这边开始了一个人协同的指标F1预算书。。

F1通知(F1预算书):

当您想应用F1通知符时,当F1标定指数为最大值的时,只必要选择按物价通知变动工资的。。

五:无线电接收机指定特点弯曲(无线电接收机) Operating

Characteristic,ROC)、AUC(面积) Under 弯曲)、

EER(等) Error 速率)

经过选择两样的按物价通知变动工资的,朕可以开始另一个人公共无线电接收机手感顺序。,短ROC弯曲,方式同类的P-R弯曲,地面两样的按物价通知变动工资的,程度轴是FPR。,具有轴向轴的TPR弯曲。。

ROC关怀两个指标:

1) True Positive Rate ( TPR ) = TP / [ TP + FN] ,TPR代表分配正的围住的概率。

2)假 Positive Rate( FPR ) = FP / [ FP + Tn] ,FPR表现将反抗性的围住分为正的围住的概率。

弯曲的恰当地和恰当地代表无音响效果的分级器。,偶数的弯曲在斜线的的在近处的一边,水果暗示分级用具有必然的音响效果。,右下角是正数。。

你越在近处恰当地越好。,梦想的分级器对应于ROC弯曲和(0)。,0)、(0,1)、(1,1)虚线堆叠。

AUC(面积) Under 弯曲):

ROC弯曲植被面积,越大,较好的分级器是。。

EER(等) Error 速率):

指的是FNR=FPR的经济状况。,因FNR=1-TPR,因而在ROC弯曲是弯曲和(0)。,1)、(1,0)斜线的的交点。从缺漏与念错看,FPR被解说为脱漏范本的正范本。,FNR是正的标本的假正的率。。EER是思索两者都时的按物价通知变动工资的选择规范。。

六: 平均程度准确平均值(平均值) Average Precision,脸)、

IOU(交叉口) Over 工会)

评价检测算法时,首要看两个指标。,也执意说,框中男朋友的类别无论本来的预测。;预测帧与手工正文盒的分歧性。

平均程度准确平均值(平均值) Average Precision,脸):

MAP是分袂离开每个类别的AP。,与计算持有类AP的平均程度值。,表现检测到的T的平均程度准确的概括度量。。

IOU(交叉口) Over 工会):

IOU用于测预测帧与RE的重马上,即:

蓝色使适合是:GroundTruth

黄色的使适合是:DetectionResult

绿色使适合是: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,一种普通的的方式是先设置IOU的按物价通知变动工资的。,提供算法瞥见IOU大于这事按物价通知变动工资的。,这是一种无效的检测方式。,把乘轻便二轮马车拿出现计算mAP作为终极的评价指标。

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