1. TP TN FP FN ​ GroundTruth 预测结果 TP(True Positives): 真的正样本 = [正样本 被正确分为 正样本] TN(True Negatives): 真的负样本 = [负样本 被正确分为 负样本] FP(False Positives): 假的正样本 = [负样本 被错误分为 正样本] FN(False Negatives):假的负样本 = [正样本 被错误分为 负样本] 2. Precision(精度)和 Recall(召回率) \(Precisi

全景分割:CVPR2019论文解析 Panoptic Segmentation 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Kirillov_Panoptic_Segmentation_CVPR_2019_paper.pdf For results: https://arxiv.org/abs/1801.00868. 摘要 本文提出并研究了一个称为全景分割(PS)的任务.全景分割是典型的语义分割(为每个像素指定一个类标签

文献中的recall rate(查全率或召回率) and precision(精度)是很重要的概念.可惜很多中文网站讲的我都稀里糊涂,只好用google查了个英文的,草翻如下:召回率和精度定义: 从一个大规模数据集合中检索文档的时,可把文档分成四组 - 系统检索到的相关文档(A) - 系统检索到的不相关文档(B) - 相关但是系统没有检索到的文档(C) - 相关但是被系统检索到的文档(D) 相关 不相关 检索到 A B 未检索到 C D 直观的说,一个好的检索系统检索到的相关文档越多越好,不相关

相关评价指标在这片文章里有很好介绍 信息检索(IR)的评价指标介绍 - 准确率.召回率.F1.mAP.ROC.AUC:http://blog.csdn.net/marising/article/details/6543943 ROC曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic) 比较分类模型的可视工具,曲线上各点反映着对同一信号刺激的感受性. 纵轴:真正率(击中率)true positive rate ,TPR,称为灵敏度.所有实际正例中,正确识别的正例

1,概述 机器翻译中常用的自动评价指标是 $BLEU$ 算法,除了在机器翻译中的应用,在其他的 $seq2seq$ 任务中也会使用,例如对话系统. 2 $BLEU$算法详解 假定人工给出的译文为$reference$,机器翻译的译文为$candidate$. 1)最早的$BLEU$算法 最早的$BLEU$算法是直接统计$cadinate$中的单词有多少个出现在$reference$中,具体的式子是: $BLEU = \frac {出现在reference中的candinate的单词的个数} {c

轉自 https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/80258619 四个基本概念TP.True Positive   真阳性:预测为正,实际也为正 FP.False Positive  假阳性:预测为正,实际为负 FN.False Negative 假阴性:预测与负.实际为正 TN.True Negative 真阴性:预测为负.实际也为负. [一致判真假,预测判阴阳.] 以分类问题为例: 首先看真阳性:真阳性的定义是“预测为正,实际也

在机器学习领域,对于大多数常见问题,通常会有多个模型可供选择.当然,每个模型会有自己的特性,并会受到不同因素的影响而表现不同. 每个模型的好坏是通过评价它在某个数据集上的性能来判断的,这个数据集通常被叫做“验证/测试”数据集.这个性能由不同的统计量来度量,包括准确率( accuracy ).精确率( precision ).召回率( recall )等等.选择我们会根据某个特定的应用场景来选择相应的统计量.而对每个应用来说,找到一个可以客观地比较模型好坏的度量标准至关重要. 在本文,我们将会讨论

常见指标 precision 预测出的所有目标中正确的比例 (true positives / true positives + false positives). recall 被正确定位识别的目标占总的目标数量的比例(true positives/(true positives + true negatives)). 一般情况下模型不够理想,准确率高.召回率低,或者召回率低.准确率高.如果做疾病监测.反垃圾,则是保准确率的条件下,提升召回率.如果是做搜索,那就是保证召回的情况下提升准确率.1

下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall) 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量.其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率:召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率. 一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档.网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了. 正确率.召回

  一.准确率(Precision)和召回率(Recall)  (令R(u)是根据用户在训练集上的行为给用户作出的推荐列表,而T(u)是用户在测试集上的行为列表.) 对用户u推荐N个物品(记为R(u)),令用户u在测试集上喜欢的物品集合为T(u),然后可以通过准确率/召回率评测推荐算法的精度: 准确率描述最终的推荐列表中有多少比例是发生过的用户—物品评分记录: 召回率描述有多少比例的用户—物品评分记录包含在最终的推荐列表中.   准确率和召回率计算方法的Python代码如下: def Recal

1,F1=2*(准确率*召回率)/(准确率+召回率) F1的值是精准率与召回率的调和平均数.F1的取值范围从0到1的数量越大,表明实现越理想. Precision(精准率)=TP/(TP+FP) Recall(召回率)= TP/(TP+FN) 2,均方误差(MSE,Mean Square error) 是回归精度的常用评价指标 MSE = 1/n * sum(yi-f(xi))2    其中,yi为实际值,f(xi) 为y的预测值,n为观测值数量.

记正样本为P,负样本为N,下表比较完整地总结了准确率accuracy.精度precision.召回率recall.F1-score等评价指标的计算方式: (右键点击在新页面打开,可查看清晰图像) 简单版: precision = TP / (TP + FP) # 预测为正的样本中实际正样本的比例 recall = TP / (TP + FN) # 实际正样本中预测为正的比例 accuracy = (TP + TN) / (P + N) F1-score = / [( / precision) +

MATLAB聚类有效性评价指标(外部 成对度量) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 更多内容,请看:MATLAB: Clustering Algorithms, MATLAB聚类有效性评价指标(外部) 前提:数据的真实标签已知!TP:真阳性,FP:假阳性,FN:假阴性,TN:真阴性 1. MATLAB程序 function result = Evaluate(real_label,pre_label) % This fucntion

github下载链接:https://github.com/Maluuba/nlg-eval 将下载的文件放到工程目录,而后使用如下代码计算结果 具体的写作格式如下: from nlgeval import NLGEval nlgeval=NLGEval() #对应的模型生成的句子有三句话,每句话的的标准有两句话 hyp=['this is the model generated sentence1 which seems good enough','this is sentence2 whic

1. TP , FP , TN , FN定义 TP(True Positive)是正样本预测为正样本的数量,即与Ground truth区域的IoU>=threshold的预测框 FP(False Positive)是负样本预测为正样本的数量,误报:即与Ground truth区域IoU < threshold的预测框 FN(True Negative)是本为正,错误的认为是负样本的数量,漏报:遗漏的Ground truth区域 TN(False Negative)是本为负,正确的认为是负样本

1.迁移学习 迁移学习也即所谓的有监督预训练(Supervised pre-training),我们通常把它称之为迁移学习.比如你已经有一大堆标注好的人脸年龄分类的图片数据,训练了一个CNN,用于人脸的年龄识别.然后当你遇到新的项目任务是:人脸性别识别,那么这个时候你可以利用已经训练好的年龄识别CNN模型,去掉最后一层,然后其它的网络层参数就直接复制过来,继续进行训练.这就是所谓的迁移学习,说的简单一点就是把一个任务训练好的参数,拿到另外一个任务,作为神经网络的初始参数值,这样相比于你直接采用随

摘要 在训练YOLO v2的过程中,系统会显示出一些评价训练效果的值,如Recall,IoU等等.为了怕以后忘了,现在把自己对这几种度量方式的理解记录一下. 这一文章首先假设一个测试集,然后围绕这一测试集来介绍这几种度量方式的计算方法. 大雁与飞机 假设现在有这样一个测试集,测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成,如下图所示:  假设你的分类系统最终的目的是:能取出测试集中所有飞机的图片,而不是大雁的图片. 现在做如下的定义: True positives : 飞机的图片被正确的识别成了飞机.

论文提出了IoU-based的DIoU loss和CIoU loss,以及建议使用DIoU-NMS替换经典的NMS方法,充分地利用IoU的特性进行优化.并且方法能够简单地迁移到现有的算法中带来性能的提升,实验在YOLOv3上提升了5.91mAP,值得学习 论文:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression 论文地址:https://arxiv.org/abs/1911.08287 代码地址:ht

上期讲解了目标检测中的三种数据增强的方法,这期我们讲讲目标检测中用来评估对象检测算法的IOU和CIOU的原理应用以及代码实现. 交并比IOU(Intersection over union) 在目标检测任务中,我们用框框来定位对象,如下图定位图片中这个汽车,假设实际框是图中红色的框框,你的算法预测给出的是紫色的框框,怎么判断你的算法预测的这个框框的效果好坏呢? 这就用到我们的交并比函数IOU了,计算公式如下: 将我们图片汽车的实际红色框记为A,算法的预测框记为B,交并比就是数学中A和B的交集A∩

论文针对当前anchor-free目标检测算法的问题提出了DDBNet,该算法对预测框进行更准确地评估,包括正负样本以及IoU的判断.DDBNet的创新点主要在于box分解和重组模块(D&R)和语义一致性模块,分别用于解决中心关键点的回归不准问题以及中心关键点与目标语义不一致问题.从实验来看,DDBNet达到了SOTA,整篇论文可圈可点,但里面的细节还需要等源码公开才知道   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Dive Deeper Into Box for Object Detecti