一、NMS非极大值抑制用在最后阶段，即所有边界框都已经回归调整过后，对图片每一类使用NMS防止一个目标出现多个边界框。 1、非极大值抑制需要设置一个阈值 2、使用时间是最后调整完预测框位置后 3、多少个类就使用多少次非极大值抑制 3、每一类使用非极大值抑制后找到所有这类的边界框添加链接描述二、置信度置信度用来判断边界框内的物体是正样本还是负样本，大于置信度阈值的判定为正样本，小于置信度阈值的判定为
置信区间是衡量测量精度的一个指标，也能显示出估算有多稳定，也就是说如果重复做某项实验，得到的结果与最初的估计有多接近。步骤：
确定要测试的情况：如“A大学男生的平均体重是80公斤”，则后续就是要测试在给定的置信区间内，能够准确预测A大学男生体重的概率；从所选总体中选择一个样本：从总体中抽取数据验证假设；计算样本均值和样本标准差：选择要用于估计总体参数的样本统计信息，如样本均值、样本标准差。总
在很多统计研究，尤其是在医学研究中，经常需要计算样本比例，以及根据样本的比例估算总体率的95%置信区间。这篇文章介绍如何估算总体率的95%置信区间。一、计算公式根据上面的公式，要估算比例的置信区间，需要知道样本比例和标准误差。为了计算方便，我们举一个例子，假设有200个研究对象，50人是糖尿病患者。对此我们感兴趣的是患糖尿病的患者的比例。1、样本比例首先可以很简单的计算样本比例，只需要知道两个数据
今天这篇聊聊统计学里面的置信度和置信区间，好像没怎写过统计学的东西，这篇试着写一写。1.点估计在讲置信度和置信区间之前先讲讲点估计，那什么是点估计呢？给你举两个例子你就知道了。现在你想要知道一个学校学生的身高情况，你可以把所有的学生测量一遍，然后得到答案，这种方法可以，而且得到的数据肯定是最真实的，但是这里有一个问题，什么问题呢？就是如果学生人数太多，全部测量的话工作量太大了，那怎么办呢？那就随机
关于置信区间和置信度的理解，在网上找了两个相关的观点感觉讲的很好，恍然大悟。 简单概括。 参数只有一个是固定的不会变。我们用局部估计整体。 参数95%的置信度在区间A的意思是： 正确：采样100次计算95%置信度的置信区间，有95次计算所得的区间包含真实值。 错误：采样100次，有95次真实值落在置信区间。
真实值不会变，变得是置信区间。
下面是两个引用： http://bbs.pin
准备在util.py中创建write_results函数来获取我们的正确检测结果def write_results(prediction, confidence, num_classes, nms_conf = 0.4):函数以prediction, confidence (objectness score threshold), num_classes (80, in our case) and
上来一个公式 一、概念①支持度：P(A ∩ B)，既有A又有B的概率 ②置信度： P(B|A)，在A发生的事件中同时发生B的概率 p(AB)/P(A) 例如购物篮分析：牛奶 ⇒ 面包 例子：[支持度：3%，置信度：40%] 支持度3%：意味着3%顾客同时购买牛奶和面包 置信度40%：意味着购买牛奶的顾客40%也购买面包 ③如果事件A中包含k个元素，那么称这个事件A为k项集事件A满足最小
mAP（mean average precision）是目标检测中衡量识别精度的一种重要的人为设计的评价指标。首先给大家介绍几种常见的目标检测领域名词。IOU（Intersection over Union，交并比） 预测框(Prediction)与原标记框(Ground truth)之间的交集面积除以他们之间的并集面积。Confidence Score Confidence Score 置信度分
一.考点归纳参数估计的基本原理1置信区间 （1）置信水平为95%的置信区间的含义：用某种方法构造的所有区间中有95%的区间包含总体参数的真值。（2）置信度愈高（即估计的可靠性愈高），则置信区间相应也愈宽（即估计准确性愈低）。 （3）置信区间的特点：置信区间受样本影响，具有随机性，总体参数的真值是固定的。一个特定的置信区间“总是包含”或“绝对不包含”参数的真值，不存在“以多大的概率包含总体参数”的问
系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、研究目的二、研究方法创新点处理类不平衡的大多数方法交叉熵损失函数Brier Score三、DWB Loss总结 前言Dynamically Weighted Balanced Loss: ClassImbalanced Learning and Confidence Calibration of Deep Neural Networks 下载地址：DOI:
1.nms(1)nms过程a.首先我们将置信度分数低于置信度阈值a的所有预测框去掉 。b. 然后在同一张图片上，我们按照类别（除开背景类，因为背景类不需要进行NMS），将所有预测框按照置信度从高到低排序，将置信度最高的框作为我们要保留的此类别的第1个预测框，c. 然后按照顺序计算剩下其他预测框与其的IoU，d. 去掉与其IoU大于IoU阈值b的预测框（其实代码实现里是将这些要去掉的预测框其置信度分
一.考点归纳参数估计的基本原理1置信区间 （1）置信水平为95%的置信区间的含义：用某种方法构造的所有区间中有95%的区间包含总体参数的真值。（2）置信度愈高（即估计的可靠性愈高），则置信区间相应也愈宽（即估计准确性愈低）。 （3）置信区间的特点：置信区间受样本影响，具有随机性，总体参数的真值是固定的。一个特定的置信区间“总是包含”或“绝对不包含”参数的真值，不存在“以多大的概率包含总体参数”的问
1） Apriori算法：通过apriori算法来实现频繁项集的查询：支持度：数据集中包含该项集记录所占的比例，上例中{豆奶}的支持度=2/5，{啤酒，尿布}的支持度=3/5。置信度：针对像频繁集数量>=2的情况，例如{啤酒，尿布}，那么置信度=支持度({尿布，啤酒})/支持度(尿布)。置信度的顺序对结果存在影响： &nb
目标检测评价指标之——Precision，Recall，IOU，AP，mAP 看了一些介绍目标检测评价指标的文章，在此做一个小总结，供大家参考。 文章目录目标检测评价指标之——Precision，Recall，IOU，AP，mAP一、置信度是什么？二、IOU与TP、FP、FN三、Precision、Recall、AP和mAP1.Precision2.Recall3.AP值和PR曲线4.mAP值总
2、数据表示笔记：左边的表示数据格式（每个模型不一样，数据格式就不一样），第一个是置信度，表示这个区域有无目标物，代表可靠程度，置信度越高，存在目标物体的可能性越大。后面四个参数表示定位的参数，对目标物体进行定位；最后三个表示分类问题表示的参数（这里表示C1、C2、C3三个类别对应的概率）。 b位置结果交给均方差，C类别结果交给交叉熵，然后将均方差损失函数核交叉熵损失函数叠加在一起构成整
置信度(confidence)还存在一个很关键的问题：在训练中我们挑选哪个bounding box的准则是选择预测的box与ground truth box的IOU最大的bounding box做为最优的box，但是在预测中并没有ground truth box，怎么才能挑选最优的bounding box呢？这就需要另外的参数了，那就是下面要说到的置信度。置信度是每个bounding box输出的
一、对于目标检测的预测阶段，后处理是对于非常重要的，对于 YOLO 而言，后处理就是把复杂的预测出来的 98 个预测框，进行筛选、过滤，把重复的预测框只保留一个，最终获得目标检测的结果。包含把低置信度的框过滤掉，以及把重复的过滤框去掉，只保留一个，那么这个步骤称为 NMS 非极大值抑制。 二、具体做法首先，YOLO 是一个黑箱，在预测阶段把输入图像 448 X 448 X 3 通道的图像
提要yolov3 在网络最后的输出中，对于每个grid cell产生3个bounding box，每个bounding box的输出有三类参数：一个是对象的box参数，一共是四个值，即box的中心点坐标（x,y）和box的宽和高（w,h）;一个是置信度，这是个区间在[0,1]之间的值；最后一个是一组条件类别概率，都是区间在[0,1]之间的值，代表概率。假如一个图片被分割成 SxS 个grid ce
例子： 总共有10000个消费者购买了商品， 其中购买尿布的有1000人， 购买啤酒的有2000人， 购买面包的有500人， 同时购买尿布和啤酒的有800人， 同时购买尿布的面包的有100人。关联规则关联规则：用于表示数据内隐含的关联性，例如：购买尿布的人往往会购买啤酒。支持度（support）支持度：{X, Y}同时出现的概率，例如：{尿布，啤酒}，{尿布，面包}同时出现的概率{尿布
今天这篇聊聊统计学里面的置信度和置信区间。1.点估计在讲置信度和置信区间之前先讲讲点估计，那什么是点估计呢？给你举两个例子你就知道了。现在你想要知道一个学校学生的身高情况，你可以把所有的学生测量一遍，然后得到答案，这种方法可以，而且得到的数据肯定是最真实的，但是这里有一个问题，什么问题呢？就是如果学生人数太多，全部测量的话工作量太大了，那怎么办呢？那就随机挑选一部
