目录1.准确率（Accuracy）2.召回率（Recall）3.精确率（Precision）4.召回率与精确率的关系5.误报率（FPR）与漏报率（FNR）1.准确率（Accuracy）准确率是一个用于评估分类模型的指标。通俗来说，准确率是指我们的模型预测正确的结果所占的比例。正式点说，准确率的定义如下：对于二元分类，也可以根据正类别和负类别按如下方式计算准确率： 其中，TP = 真正例，
在机器视觉实际应用中，不良品检测是经常遇到的任务之一。从客户关心的实际应用角度，我们定义了误剔率、漏剔率去描述视觉系统的检测能力，同时准确率作为量测整个系统的检测能力，推导出准确率和误剔率、漏剔率的关系。 在机器视觉实际应用中，缺陷品或称不良品检测是经常遇到的任务之一。随着深度学习技术的大量应用，一些传统机器视觉难以检测的缺陷也能够被很好的检测处
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2024-04-12 14:18:46
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查准率和查全率是信息检索效率评价的两个定量指标，不仅可以用来评价每次检索的准确性和全面性，也是在信息检索系统评价中衡量系统检索性能的重要方面。（1）查准率（Precision ratio，简称为P），是指检出的相关文献数占检出文献总数的百分比。查准率反映检索准确性，其补数就是误检率。查准率＝（检索出的相关信息量/检索出的信息总量）*100%（2）查全率（Recall ratio，简称为R），是指检
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2024-10-08 09:17:23
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漏检、少检、检测不及时现象难杜绝质量检验不是单独的存在，它渗透到企业的各个环节，需要质检部门与其他部门保持高度的信息协同，及时对来料、对半成品、对成品进行质量检验。但各部门之间的的信息传递存在时差，质检部门难以及时跟进检测。在质检过程中，缺少对质检人员的监督体系，产品检验存在不可控性。产品是否检测全面，是否每个流程都跟进检测，企业管理者无从知晓。 没有完善的质量追溯系统在传统的企业车间生
目标检测论文解读复现 文章目录目标检测论文解读复现前言一、摘要二、网络模型及核心创新点三、应用数据集四、实验效果（部分展示）五、实验结论六、投稿期刊介绍 前言此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点
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2024-07-30 18:17:09
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HTTP3QUIC(想用udp替代tcp。)特点零RTT建立连接拥塞控制流量控制多路复用V8垃圾回收v8内存结构 垃圾回收主要集中在新生代和老生代新生代：由两个半空间组成，采用Scavenge（牺牲空间换取时间的算法）1、激活空间称为from，未激活称为to。程序被分配到from空间，2、进行垃圾回收时，若from空间有存活对象将其复制到to。其余垃圾回收，角色互换。3、对象晋升：当一个
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2024-07-03 14:28:32
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目录Soft-NMSDIoU-NMS YOLOv4中采用了DIoU-NMS 非极值抑制方法，本文就YOLOv4中涉及的Soft-NMS和DIoU-NMS方法做解读学习。 Soft-NMS论文：https://arxiv.org/abs/1704.04503 代码：https://github.com/bharatsingh430/soft-nms Pytorch版本：https://githu
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2024-07-26 19:17:49
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目标检测（后处理）：从 NMS 到 Soft-NMS 到 Softer NMS1、NMS2、Soft-NMS3、Softer-NMS4、总结 1、NMS非最大抑制（NMS）主要用于基于深度学习的目标检测模型输出的后处理，从而去除冗余的检测框，获得正确的检测结果。示意图如下：算法流程：将网络输出框集合 按照置信度分数 从高到低的顺序排序，定义 为最终检测框集合， 为 当 为置信度分数最高的
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2024-09-05 16:39:58
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一，原理公式主要的事说三遍，精确率和准确率不是一个东西！精确率和准确率不是一个东西！精确率和准确率不是一个东西！我们平时在衡量一个模型的性能的时候，通常用的是精确率和召回率。 TP是正样本预测出正样本数量。 FP是负样本预测出正样本数量。 FN是正样本预测出负样本数量。二，对于多目标检测任务，怎样自己码代码求precision和recall？ （前提必须有标注信息。） 1，思路解析：对于多目标检测
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2024-09-09 16:05:19
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一：准确率（Accuracy）、错误率 （Error rate）准确率 = 正确分类的样本数 / 总样本数错误率 = 错误分类的样本数 / 总样本数 = 1 - 准确率Top-1准确率：预测类别按置信度从高到低排序，取排名第一的类别作为预测结果，计算准确率Top-5准确率：取排名前五的类别作为预测结果（只要包含真实类别，就算分类正确），计算准确率二：混淆矩阵（Confusi
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2024-05-04 22:25:39
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文章目录TP、TN、FP、FN召回率 Recall命中率 TPR: True Positive Rate误报率 FPR: False Positive Rate准确率 Accuracy精确度 Precision综合查全率 F-Measure参考 TP、TN、FP、FN这 4 个名词表示的是数量。TP：True Positive，表示把 【实际恶意应用】 预测为 【恶意应用】 的个数； FP：Fa
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2024-04-07 07:34:43
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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 杭州市疫情以来，各路研究爱好者开始新的研究，目前已经被研究出很多高效高精度的框架，在深度学习领域，模型效率也是越来越重的一个研究课题。不仅仅停留在训练的提速，现在推理应用的速度更加关键。因此，现在很多研究趋势朝着更高效更小型化发展！1.摘要模型效率在计算机视觉领域中越来越重要。作者研究了神经网络结构在目标检测中的设计选择，并提出了提高检测效率
最近在细究行人检测中的评估指标的计算方式的时候，在网上也找了许多的资料，但是感觉不是很齐全或者不便于理解，这里对行人检测中的评价指标进行一个总结TP（True Positive）预测为正样本且是预测结果是正确。该指标越接近验证集中行人的标注数量，则表明该检测器检出率更高。FP（False Positive）预测为正样本但是预测结果错误。该指标反映的是误检率，误检率越低越好。FN（False Neg
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2024-05-13 20:18:24
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Truthy（真值）在 JavaScript 中，truthy（真值）指的是在布尔值上下文中，转换后的值为真的值。所有值都是真值，除非它们被定义为 假值（即除 false、0、-0、0n、“”、null、undefined 和 NaN 以外皆为真值）。JavaScript 在布尔值上下文中使用强制类型转换（coercion）。JavaScript 中的真值示例如下（将被转换为 true，if 后的
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2024-09-26 14:21:37
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在机器学习、数据挖掘领域，工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文旨在一起学习比较经典的三大类评价指标，其中第一、二类主要用于分类场景、第三类主要用于回归预测场景，基本思路是从概念公式，到优缺点，再到具体应用（分类问题，本文以二分类为例）。1.准确率P、召回率R、F1 值定义 准确率（Precision）：P=TP/(TP+FP)。通俗地讲，就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比
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2024-09-23 06:49:10
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在目标检测领域，衡量一个模型的优劣的指标往往是mAP，然而实际工程中，有时候更倾向于看漏检率和虚检率。YOLOv5的
原创
2022-08-23 14:20:23
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作者：Nathan Zhao导读在本文中，我们将讨论目标检测模型和Objectness的基础知识。什么是物体检测模型？物体检测模型本质上，正如其名称所示，检测物体。这意味着给定一个图像，它可以告诉你物体在哪里，以及这个物体是什么。例如，在上面的图像中，我们有许多物体，并且使用物体检测模型，我们已经检测出不同的物体在图像中的位置。这类模型有很多应用。举几个例子，物体检测在以下方面很有用：自动驾驶汽车
# 深度学习检测虚警和误检的实现指南
## 导言
深度学习在图像处理、文本分析等领域的应用日益广泛，特别是在虚警（False Alarm）和误检（Miss）问题中极有价值。本文将引导你一步步完成使用深度学习检测虚警和误检的流程。我们将使用 Python 和一些深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch），并围绕数据准备、模型选择、训练与评估等步骤展开。
## 工作流程
首先
今天看书再一次看到这两个概念，在我印象中原来很努力记忆过一次，效果嘛→显而易见。这一次学聪明点，看懂了就记录下来。首先来讲下二者概念：召回率（recall）：是针对我们原来样本而言，表示有多少样本中的正例（一种是把正类预测为正类即TP，一种是把正类预测为负类即FN）被预测正确了。，提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数。精确率（precision）：是针对我们的预测结果而言，表示的是预测为正的
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2023-12-19 21:11:02
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目标检测评价指标目标检测评价指标- 总结前言1、mAP-精度指标1.1 目标检测问题1.2 为什么使用mAP1.3 关于Ground Truth1.4、mAP计算1.4.1 IOU1.4.2 鉴别正确的检测结果并计算precision和recall1.4.3 计算mAP1.4.3 如何判断TP,FP,FN（重要）2、FPS-速度指标2.1 概述2.2 FLOPs-算法/模型复杂度2.2.1 FLO
