浅谈语义分割、图像分类与目标检测中的TP、TN、FP、FN

语义分割

TP:正确地预测出了正类,即原本是正类,识别的也是正类

TN:正确地预测出了负类,即原本是负类,识别的也是负类

FP:错误地预测为了正类,即原本是负类,识别的是正类

FN:错误地预测为了负类,即原本是正类,识别成了负类

代码可见:一整套计算correct, labeled, inter, union, tp, fp, tn, fn的代码

目标检测

1. t<x≤1 时情况,定义为真正例(True Positive,TP),说明如下:
在类别预测正确条件下,IoU大于设定阈值(同一个Ground True 只计算一次:一个GT只加速那一次TP,其他哪怕重合度高,置信度高,也只能算FP)。
如下图,cat0.85预测框。

2. 0≤x≤t 时情况,定义为假正例(False Positive,FP),说明如下:
在类别预测正确条件下, IoU小于设定阈值,同时包含了IoU=0,即预测框与真实框不相交的情况。(检测到同一个Ground True的多余检测框的数量。)简单说就是误检。
如下图,cat0.34预测框,不相交;cat0.46预测框IoU小于阈值。

3. 无法计算IoU的第一种情况,定义为假负例(False Negative,FN),说明如下:
有目标Ground True,但模型预测出此处是背景,没有输出检测框。简单说就是漏检。
如下图,左上角cat没有预测出框。

4. 无法计算IoU的第二种情况,定义为真负例(True Negative,TN),说明如下:

没有目标Ground True,模型预测出此处是背景,不输出预测框的情况。

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