tp,fp,tn,fn的计算
为了计算precision和recall,与所有机器学习问题一样,我们必须鉴别出True Positives(真正例)、False Positives(假正例)、True Negatives(真负例)和 False Negatives(假负例)。
为了获得True Positives and False Positives,我们需要使用IoU。计算IoU,我们从而确定一个检测结果(Positive)是正确的(True)还是错误的(False)。最常用的阈值是0.5,即如果IoU> 0.5,则认为它是True Positive,否则认为是False Positive。而COCO数据集的评估指标建议对不同的IoU阈值进行计算,但为简单起见,我们这里仅讨论一个阈值0.5,这是PASCAL VOC数据集所用的指标。
为了计算Recall,我们需要Negatives的数量。由于图片中我们没有预测到物体的每个部分都被视为Negative,因此计算True Negatives比较难办。但是我们可以只计算False Negatives,即我们模型所漏检的物体。
另外一个需要考虑的因素是模型所给出的各个检测结果的置信度。通过改变置信度阈值,我们可以改变一个预测框是Positive还是 Negative,即改变预测值的正负性(不是box的真实正负性,是预测正负性)。基本上,阈值以上的所有预测(Box + Class)都被认为是Positives,并且低于该值的都是Negatives。
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