YOLO 二元分类器

YOLO 二元分类器

在评估二元分类器性能时,TP、FP、TN和FN是四个核心指标,它们分别代表真阳性、假阳性、真阴性和假阴性。以下是这些指标的定义、计算方法以及在实际应用中的意义:

定义

  • TP(真阳性):模型正确预测为正类且实际为正类的样本数量。
  • FP(假阳性):模型错误预测为正类但实际为负类的样本数量。
  • TN(真阴性):模型正确预测为负类且实际为负类的样本数量。
  • FN(假阴性):模型错误预测为负类但实际为正类的样本数量。

计算方法

  • 准确率(Accuracy)Accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN)
  • 精确率(Precision)Precision = TP / (TP + FP)
  • 召回率(Recall)Recall = TP / (TP + FN)
  • F1分数F1 Score = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)

实际应用中的意义

  • TP:衡量模型正确识别正例的能力。
  • FP:衡量模型产生误报的情况,即错误地将负例预测为正例。
  • TN:衡量模型正确识别负例的能力。
  • FN:衡量模型漏报正例的情况,即错误地将正例预测为负例。2

评估指标的选择

  • 准确率:适用于类别分布均衡的场景,但在类别不平衡时可能会给出误导性的结果。
  • 精确率:适用于关注假阳性成本较高的场景,如垃圾邮件检测。
  • 召回率:适用于关注假阴性成本较高的场景,如疾病筛查。
  • F1分数:适用于类别不平衡的场景,因为它综合考虑了精确率和召回率。2

实际应用案例

  • 垃圾短信分类器:精确率衡量被分类为垃圾短信的信息实际上为垃圾短信的比例,召回率衡量垃圾信息被正确分类的比例。8

通过上述分析,我们可以看到TP、FP、TN和FN在评估二元分类器性能时的重要性,以及如何选择合适的评估指标来反映模型在不同应用场景下的表现。

常用的评估指标:

交并比(IoU)
交并比(IoU)是预测框与真实框的重叠程度,用于评估检测框的准确性。IoU 的计算公式为预测框与真实框的交集面积除以它们的并集面积。IoU 的值介于 0 到 1 之间,值越高表示两个框的重合程度越好。

准确率(Precision)
准确率是指所有预测为正例的样本中,真正为正例的比例。在物体检测中,准确率反映了模型预测为正例的样本中,实际为正例的比例。

召回率(Recall)
召回率是指所有实际为正例的样本中,被模型正确预测为正例的比例。召回率衡量了模型识别正例的能力,即模型能够找出多少实际存在的正例。

平均精度(Average Precision, AP)
AP 是衡量模型在每个类别上的性能的指标,通过计算不同召回率下的准确率的平均值得到。AP 考虑了模型在不同召回率下的性能,能够更全面地反映模型的性能。

mAP(Mean Average Precision)
mAP 是多个类别的 AP 的平均值,用于评估模型在所有类别上的整体性能。mAP 能够提供一个综合的性能指标,帮助选择最佳模型。

检测速度
检测速度通常以每秒处理的图像数量(FPS)来衡量,是评估模型处理能力的重要指标。对于实时应用,模型的检测速度至关重要。

混淆矩阵(Confusion Matrix)
混淆矩阵是一个表格,用于描述模型预测结果与真实标签之间的关系。在物体检测中,混淆矩阵可以帮助我们了解模型在不同类别上的性能。

非极大值抑制(NMS)
非极大值抑制是一种用于消除高度重叠边界框的技术,通过保留得分最高的框来提高检测的准确性。

P-R 曲线
P-R 曲线是准确率与召回率之间的关系曲线,用于评估模型在不同召回率下的准确率。P-R 曲线下的面积即为 AP 值。

ROC 曲线
ROC 曲线是真阳性率(TPR)与假阳性率(FPR)之间的关系曲线,用于评估模型的分类性能。ROC 曲线下的面积即为 AUC 值。

这些评估指标共同构成了物体检测性能评估的体系,帮助研究人员、工程师和用户全面了解模型的性能,并选择最适合特定需求的模型

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/881288.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

找不到concrt140.dll如何修复,快来试试这6种解决方法

concrt140.dll是微软Visual C 2015 Redistributable Package中的一个重要动态链接库文件,它在许多Windows应用程序中扮演着关键角色。本文将详细探讨concrt140.dll丢失的原因、影响、解决方法以及预防措施,帮助用户更好地理解和应对这一问题。 一、什么是…

【Verilog学习日常】—牛客网刷题—Verilog进阶挑战—VL45

异步FIFO 描述 请根据题目中给出的双口RAM代码和接口描述,实现异步FIFO,要求FIFO位宽和深度参数化可配置。 电路的接口如下图所示。 双口RAM端口说明: 端口名 I/O 描述 wclk input 写数据时钟 wenc input 写使能 waddr input 写…

算法知识点————贪心

贪心:只考虑局部最优解,不考虑全部最优解。有时候得不到最优解。 DP:考虑全局最优解。DP的特点:无后效性(正在求解的时候不关心前面的解是怎么求的); 二者都是在求最优解的,都有最优…

WPF下使用FreeRedis操作RedisStream实现简单的消息队列

Redis Stream简介 Redis Stream是随着5.0版本发布的一种新的Redis数据类型: 高效消费者组:允许多个消费者组从同一数据流的不同部分消费数据,每个消费者组都能独立地处理消息,这样可以并行处理和提高效率。 阻塞操作:消费者可以设置阻塞操作,这样它们会在流中有新数据…

Springboot 整合 durid

文章目录 Springboot 整合 druiddruid的优势配置参数使用整合 Druid配置数据源配置参数绑定配置参数配置监控页面配置拦截器 Springboot 整合 druid druid的优势 可以很好的监控 DB 池连接 和 SQL 的执行情况可以给数据库密码加密可以很方便的编写JDBC插件 配置参数 使用 整…

算法闭关修炼百题计划(四)

仅供个人复习 1.两数相加2.寻找峰值6.岛屿的最大面积3.最大数4.会议室5.最长连续序列6.寻找两个正序数组的中位数 1.两数相加 给你两个 非空 的链表,表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照 逆序 的方式存储的,并且每个节点只能存储 一位 数字。 请…

.NET CORE程序发布IIS后报错误 500.19

发布IIS后浏览时报错误500.19,同时配置文件web.config的路径中也存在问号“?”。 可能原因:没有安装运行时

ViT(Vision Transformer详解)

Transformer作为前沿的深度学习框架,带有多模态的特性,对于不同类型的输入数据,不管是文本还是图像均可进行处理,而ViT则是对于Transformer中的视觉方面(也就是输入数据为图像)的衍生物(因Trans…

MATLAB - 浮动基座机器人的逆运动学

系列文章目录 前言 本例演示如何解决以浮动底座为模型的机器人的逆运动学问题。浮动底座机器人可以在空间中自由平移和旋转,具有六个自由度。浮动基座机器人的逆运动学问题适用于空间应用,即使用安装在浮动和致动基座上的机械臂在空间操纵物体&#xff0…

ubuntu添加 SSH 密钥到 GitHub

好的,以下是详细的步骤,帮助你在 Ubuntu 上生成并添加 SSH 密钥到 GitHub: 1. 检查是否已有 SSH 密钥 首先,检查你是否已经有 SSH 密钥: ls -al ~/.ssh如果看到 id_rsa 或 id_ed25519 文件,则表示你已有…

kubernetes笔记(七)

一、service管理 1.clusterIP 1)创建服务 # 资源对象模板 [rootmaster ~]# kubectl create service clusterip mysvc --tcp80:80 --dry-runclient -o yaml [rootmaster ~]# vim mysvc.yaml --- kind: Service apiVersion: v1 metadata:name: mysvc spec:type: Cl…

从编程视角看生命、爱、自由、生活的排列顺序

从编程视角看生命、爱、自由、生活的排列顺序 离开大学校园,踏入大厂成为一名算法工程师后,我常以编程思维看待生活中的事物。在思考生命、爱、自由和生活的排列顺序时,发现从编程角度分析这些概念会有独特见解。 一、生命——程序的核心代…

k8s 中的金丝雀发布(灰度发布)

目录 1 什么是金丝雀发布 2 Canary 发布方式 3 Canary 两种发布方式实操 3.1 准备工作 3.1.1 将 nginx 命名两个版本 v1 与 v2 3.1.2 暴露端口并指定微服务类型 3.1.3 进入 pod 修改默认发布文件 3.1.4 测试 service 是否正常 3.2 基于权重的灰度发布 3.2.1 创建 Igress 资源类…

数据分析 | 热度编码和标签编码

热度编码(One-Hot Encoding)和标签编码(Label Encoding)是两种常用的将分类变量转换为数值型变量的方法。下面是对这两种编码 方式的详细解释及Python代码示例。 1. 热度编码(One-Hot Encoding) 定义&…

MS SQL Server 实战 统计与汇总重复记录

目录 需求 范例运行环境 数据样本设计 功能实现 上传EXCEL文件到数据库 分组统计 SQL 语句 分组汇总 SQL 语句 having 语句过滤最终统计结果 小结 需求 在日常的数据管理应用中,统计和汇总重复记录的情况是经常遇到的一个问题,然后我们会根据统…

谢希仁计算机网络 (四)—— 网络层

计算机网络(四)—— 网络层(1、2):网络层概述、网络层提供的两种服务 计算机网络(四)—— 网络层(1、2):网络层概述、网络层提供的两种服务_以下属于网络层范…

IntelliJ IDEA 2024.2 新特性概览

文章目录 1、重点特性:1.1 改进的 Spring Data JPA 支持1.2 改进的 cron 表达式支持1.3 使用 GraalJS 作为 HTTP 客户端的执行引擎1.4 更快的编码时间1.5 K2 模式下的 Kotlin 性能和稳定性改进 2、用户体验2.1 改进的全行代码补全2.2 新 UI 成为所有用户的默认界面2.3 Search E…

传感器模块编程实践(二)W5500 SPI转以太网模块简介及驱动源码

文章目录 一.概要二.W5500芯片介绍W5500通讯协议介绍 三.W5500模块介绍四.W5500模块原理图五.W5500以太网模通讯实验六.CubeMX工程源代码下载七.小结 一.概要 我们介绍过单片机的以太网系统一般是由:单片机MACPHYRJ45。有些单片机比如STM32F407VET6芯片内部自带MAC…

深度学习:GAN图像生成

GAN的诞生背景 诞生: 2014年由Ian Goodfellow提出 创新性: 无监督学习:GAN 提供了一种新的方法来进行无监督学习,即不需要对训练数据进行标注就可以学习到数据的潜在分布。对抗训练:通过引入对抗机制,G…

pygame--超级马里奥(万字详细版)

超级马里奥点我下载https://github.com/marblexu/PythonSuperMario 1.游戏介绍 小时候的经典游戏,代码参考了github上的项目Mario-Level-1,使用pygame来实现,从中学习到了横版过关游戏实现中的一些处理方法。原项目实现了超级玛丽的第一个小…