top-1和top-5正确率与错误率以及目标检测评价指标
参考链接:https://blog.csdn.net/11076604169/article/details/100731210
top-1和top-5正确率与错误率定义:
假设分类类别共10类,现在有10个测试图片,那么一个图片输入网络,得到10个类别概率,而top-5就是这10个类别概率中取概率最高的前五个类别,如果此测试图片的类别在这五个类别中,则表明预测正确,反之预测错误,top-5错误率就是预测错误样本数/所有样数,top-5正确率是预测正确样本数/所有样本数;
top-1是这10个类别概率中取概率最高的一个类别,如果此测试图片的类别是概率最高类别,则表明预测正确,反之预测错误,top-1错误率就是预测错误样本数/所有样数,top-1正确率是预测正确样本数/所有样本数;
AP,MAP,Accuracy,Precision,Recall
TP(样本正,结果正),FP(样本负,结果正),TN(样本负,结果负),FN(样本正,结果负)
TP和TN是正确判断结果,FN和FP是错误判断结果,因此
Accuracy预测正确的样本数/样本总数
(正确性)Accuracy=(TP+TN)/TP+TN+FP+FN
Accuracy在样本均匀情况下可较好反应检测指标,样本不均匀此指标存在缺陷。
Precision表示预测为正的样本中,确实为正样本所占的比例(预测为狗的图片中,确实为狗的比例)
(精确度)Precision=TP/TP+FP
Recall表示所有正样本中,确实预测为正样本的比例(所有狗的图片中,有多大比例狗被正确的预测出来)
Recall=TP+FP/TP+FN
AP(average precision)和MAP(mean average precision)
AP是precision的平均,针对某个类,MAP是针对多个类别(M)的AP取平均
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