先记一些概念准确率检测时分对的样本数除以所有的样本数。准确率一般被用来评估检测模型的全局准确程度，包含的信息有限，不能完全评价一个模型性能。解释：例如，我们在模型推理阶段，输出特别多的边界框（即把预测时的score调的非常低），也不管这些框是否包含目标，那么最后算出来的acc毫无疑问会非常的高，但是这又有什么用那，因为预测的框大部分都是错误的混淆矩阵混淆矩阵(Confusion Matrix)是以
机器视觉领域的核心问题之一就是目标检测（Object Detection），它的任务是找出图像当中所有感兴趣的目标（物体），确定其位置和大小。作为经典的目标检测框架Faster R-CNN，虽然是2015年的论文，但是它至今仍然是许多目标检测算法的基础，这在飞速发展的深度学习领域十分难得。而在Faster R-CNN的基础上改进的Mask R-CNN在2018年被提出，并斩获了ICCV2017年的
hhhhhhh文章目录前言混淆矩阵精确率 & 准确率 & 召回率1.含义2.举个例子Roc曲线 & Auc曲线1.含义2.怎么来画Roc曲线？ 前言在分类问题中，想要衡量模型/分类器的性能，采取的以下指标。在代码实现上，一般是用scikit-learn来实现，具体用到的是sklearn.metrics模块下的函数sklearn：官网链接混淆矩阵混淆矩阵（Confusion
在机器学习或者深度学习领域，我们常常会用到混淆矩阵，以及与之相关的一些评价指标，今天就稍微总结一下什么是混淆矩阵以及里面的一些评价指标及其相关含义。混淆矩阵 混淆矩阵又叫做误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，常常用n行n列的矩阵来表示，而通常在二分类的任务中，我们常常用下面的矩阵来表示混淆矩阵。 上图是一个二分类混淆矩阵的标准形式，在二分类中0我们称之为负类，也就是negati
机器学习之“查准率”、“查全率”、“F1-Score”、“ROC”、“混淆矩阵”的定义一、查准率（precision）、查全率（precision）、F1二、ROC（Receiver Operating Characteristic，受试者工作特征）三、混淆矩阵1、什么是混淆矩阵2、怎么计算混淆矩阵 一、查准率（precision）、查全率（precision）、F1对于二分类问题，可根据样例根
论文：EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection创新点本篇论文基于FPN和PANet提出了一种新的BiFPN模块。该模块可以高效的实现双向跨尺度连接和加权特征融合；基于BiFPN模块提出了EfficientDet网络。该网络对于目标检测提出一种新的复合缩放方法，通过一个参数来控制网络中的其他参数。问题在FPN中不能有效的进行多尺度特征
最近做图像分类项目，用paddlexGUI得到了一些评估指标，就去看了看，写一下笔记回顾一下。其实就是从混淆矩阵推理出来的准确率等参数，这个逻辑思维很连贯。1.混淆矩阵对于我们简单的二分类模型来说，预测的结果与实际结果组合就能得到四种结果。 混淆矩阵
实际实际10预测1TPFP预测0FNTN T or F 表明我们预测和实际结果是否一致
AI算法与图像处理导读在计算机视觉中，检测小目标是最有挑战的问题之一。本文给出了一些有效的策略。 从无人机上看到的小目标
为了提高你的模型在小目标上的性能，我们推荐以下技术：提高图像采集的分辨率增加模型的输入分辨率tile你的图像通过增强生成更多数据自动学习模型anchors过滤掉无关的类别为什么小目标检测很困难？小目标问题困扰着世界各地的目标检测模型。不相信吗？查一下最近的模型在COCO上
1.混淆矩阵 通常对于二分类模型，我们的预测结果与实际情况两两组合，会得到4种结果。这4中结果组成了混淆矩阵。以0,1作为两种类别。如下： 用P(Positive)、N(Negative)代表1、0两种结果，T(True)代表预测正确，F(False)代表预测错误。重新表示混淆矩阵就变成了下面这个样子： 上面的混淆矩阵转换为文字描述如下： TP：预测为1，预测正确，实际为1 FP：预测为
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2023-08-03 10:35:18
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在原文和原文的引用里，找到了关于mIoU详尽的解释。这里重点解析 fast_hist(a, b, n) 这个函数的代码。生成混淆矩阵的代码: 1 #设标签宽W，长H
2 def fast_hist(a, b, n):#a是转化成一维数组的标签，形状(H×W,)；b是转化成一维数组的标签，形状(H×W,)；n是类别数目，实数（在这里为19）
3 '''
4
1 后处理
1.1 目标检测信息解码
1.2 非极大值抑制
1.3 后处理代码
2 单图片推理
3 VOC测试集评测
3.1 评测基本概念
3.2 mAP计算 1 后处理 1.1 目标检测信息解码 模型不是直接预测的目标框信息，而是预测的基于anchor的偏移，且经过了编码。因此后处理的第一步，就是对模型的回归头的输出进行解码，拿到真正意义上的目标框的预测结果。1.2 非极大值抑制 NMS的大致
一、混淆矩阵的定义混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。具体评价指标有总体精度、制图精度、用户精度等，这些精度指标从不同的侧面反映了图像分类的精度。在人工智能中，混淆矩阵（confusion matrix）是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习中一般叫做匹配矩阵。在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩
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2023-08-02 14:52:03
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前面说过混淆矩阵是我们在处理分类问题时，很重要的指标，那么如何更好的把混淆矩阵给打印出来呢，直接做表或者是前端可视化，小编曾经就尝试过用前端(D5)做出来，然后截图，显得不那么好看。。代码：import itertools
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def plot_confusion_matrix(cm, classes
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2023-08-24 15:04:50
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fpn是在卷积神经网络中图像金字塔的应用。图像金字塔在多尺度识别中有重要的作用，尤其是小目标检测。论文中给了这么一张图来展示4种利用特征的形式。（a）图像金字塔。这个是直接把图片resize成不同的尺度，使用不同的尺度对应生成不同的特征。缺点是时间成本很大，如果在测试的时候使用四级的图像金字塔，那么测试时间*4.（b）只用最后一层特征。在fpn之前的算法，faster rcnn和spp net都是
⽬标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的⽬标， 并确定它们的类别和位置。 ⽬标检测中能检测出来的物体取决于当前任务（数据集）需要检测的物体 有哪些。假设我们的⽬标检测模型定位是
像元值应该如何进行归一化？样本图像的尺寸仅与内存、显存大小有关吗？网络能检测的目标框范围只与图像大小有关吗？卷积网络真的具有平移和旋转不变性？制作目标检测训练样本的最佳方案是什么？以下为原文：像元值应该如何进行归一化？不能想当然地认为像元值的取值范围就是0到255，虽然普通数码相机拍摄出来的图像各个通道的取值范围确实是0-255。要知道这个0-255的取值是从更大取值范围处理得来的。在局部强烈光照
本文讲解了目标检测的基本概念，分析了实现目标检测的常用思路。下一篇将介绍目标检测经典数据集—VOC数据集的基本信息，和对VOC数据集进行处理的方法。
一、目标检测基本概念 1. 什么是目标检测目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，近年来传统目标检测方法已经难以满足人们对目标检测效果的要求，随着深度学习在计算机视觉任务上取得的巨大进展，目前基于深度学习的目标检测算法已经成为主流。
本文建议阅读时间 8 min什么是目标检测目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：分类-Classification：解决“是什么
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2023-08-12 14:31:14
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目标检测算法：Faster-RCNN论文解读前言 其实网上已经有很多很好的解读各种论文的文章了，但是我决定自己也写一写，当然，我的主要目的就是帮助自己梳理、深入理解论文，因为写文章，你必须把你所写的东西表达清楚而正确，我认为这是一种很好的锻炼，当然如果可以帮助到网友，也是很开心的事情。说明 如果有笔误或者写错误的地方请指出（勿喷），如果你有更好的见解也可以提出，我也会认真学习。原始论文地址 点击这
在前面的文章中我们讲到了回归模型和分类模型的评估指标，区分了准确率和精确率的区别，并且比较了精确率和召回率内在的联系。本篇文章我们再来学习另外一个评估方法，即混淆矩阵（confusion_matrix）。在讲矩阵之前，我们先复习下之前在讲分类评估指标中定义的一些符号含义，如下：TP(True Positive)：将正类预测为正类数，真实为0，预测也为0FN(False Negative)：将正类预
