程序员：左正康 完成时间：2013/12/3 系统开发背景：原始的DEM精度评价方法：采用ArcGIS结合Excel的方式完成DEM的精度评价。具体操作是：利用ArcGIS工具箱中的创建TIN，TIN转DEM，坡度分析等工具将等高线的坡度图生成，然后在坡度图上选择坡度大的地方人工矢量28个检查点，然后再返回到矢量图层，人工判断计算每个检查点的高程值并依次手动填写完成
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2024-01-02 17:02:42
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True Positive (TP) False Positive (FP) False Negative (FN) True Negative TN 准确率(accuracy) = 预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)精确率(precision) = TP/(TP+FP)
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2016-12-09 09:31:00
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对一帧遥感影像进行专题分类后需要进行分类精度的评价，而进行评价精度的因子有混淆矩阵、总体分类精度、Kappa系数、错分误差、漏分误差、每一类的制图精度和拥护精度。 1、混淆矩阵（ConfusionMatrix）: 主要用于比较分类结果和地表真实信息，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个地表真实像元的位置和分类与分类图象中的相应位置和分类像比较计算的。混淆矩阵的每一列代表了一个地表真实分类，每一列中的数值等于地表真实像元在分类图象中对应于相应类别的数量，有像元数和百分比表示两种。 2、总体分类精度（Overall Accuracy）: 等于被正确分类的像元总和除以总.
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2012-04-01 11:05:00
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最近几年，以深度学习技术为代表的新型前沿技术在图像处理领域，取得了巨大的成功，从图像处理到场景理解，从图像分类到图像实时分割，深度学习无处不在。在遥感领域，深度学习技术更是火热。本篇博文就对常用的深度学习精度评价指标进行总结梳理，旨在为模型算法的精度评价指标选取提供一个参考。1、精确率、召回率和F1精确率（Precision），又可以称为正确率，主要是指识别出来的目标有多少是识别准确的，衡量的是识
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2023-12-01 21:08:03
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地理信息系统的评价 系统评价是指对一个GIS系统从系统性能和经济效益两方面进行评价。新系统的全面评价一般应在新系统稳定运行一段时间后才进行，以达公正、客观。系统评价的结果是写出评价报告和改进效益措施的实施。 一、GIS评价的目的 （一）、开发的GIS系统是否达到了预期目标 这主要通过书面的和实际的比较分析后得出。其实际内
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2024-07-31 11:41:01
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遥感解译结果的精度验证是遥感影像分类的一个重要过程。只有经过精度验证，我们才能知道解译结果是否可靠。大部分遥感应用软件中带有遥感分类结果精度评定功能，如易康，ENVI中都有精度评定功能，能够自动计算混淆矩阵、Kappa系数等，但是ArcGIS目视解译结果往往无法使用自动的精度评定功能进行计算，那么这种情况下如何进行精度评定呢？精度评定大致需要以下几个步骤：选取验证点提取分类属性到验证点数据透视表制
第一章-机器学习概论引言机器学习( )这一学科诞生于人工智能的中，它是计算机的一种新的能力，不同于通常的任务，例如编写程序实现一个文件管理系统，或许你需要分层的分模块的去实现它，但它总还是可以使用确定的程序逻辑去表达的，机器学习面对的任务通常是需要收集分析大量来自生活（自然、社会）中的数据，换句话说，机器学习就是用数据编程。例如给一张图片，人依据经验能够很快判断出图中是否有一只猫，那么我们能否按照
前言之前写过一篇关于下载30mDEM数据的博客，当时并没有想着需要更高分辨率的数据，也就没有过多考虑，但是最近项目的需要，需要更高精度的数据的支撑，但这不是大面积的范围，是在之前原来基础上对某些指定地区或者关键地区进行分析，因此需要获取部分小面积的高精度DEM数据进行支撑。简要介绍根据其他人的介绍，有的人给出了非常好的介绍和精度对比，给大家提供了非常好的技术支撑，我了解完之后对其进行进一步简化，简
多目标追踪性能评价基础：GT：Ground Truth，是指真实的标签或者真实的对象；TP：True Positive，被正确预测检测到的样本；TN：True Negative，被预测为负的负样本；FP：False Positive，被预测为正的负样本，也就是误检；FN：False Negative，被预测为负的正样本，也就是漏检；Classical metricsMT：Mostly Tracke
最近修改论文已经到了最后的关口，但是分类精度评估的方法还需要再修改调整。我原来的方法是利用ArcGIS建立格网，格网中心点作为我的目视解译点，然后利用ArcGIS收集该点的影像分类结果，再把数据属性导出用python计算混淆矩阵。被质疑之后我使用了分层抽样法，原理我就不赘述了，通过分层抽样法可以计算出一幅影像每个类别需要的抽样点为多少。之后在分类影像上每个类别的点随机撒在该类别的位置，再人工目视解
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2024-04-09 09:58:58
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文章目录前言安装DOTA_devkit精度评价代码代码中相关路径参数解析效果展示前言最近接tlib.pyplot as p
原创
2022-06-27 17:05:11
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徐州三原自动化称重事业部严格把控0.2级高精度皮带秤的各项指标称重单元：我们采用单点式称重结构，力学性能上能有效防止皮带跑偏和侧向力的影响。 单体采用专用钢板折弯件作为秤体结构，使其具有很高的抗弯量。称重单元线性精度优于0.02%。称重传感器：称重传感器使用前全部经过带重载荷、宽范围的温度试验，测试过程通常达72h以上，称重传感器在整个温度范围内的零点、灵敏系数、蠕变、滞后等均列入补
全监督YOLACTYOLACT 主要贡献一是在 MS COCO 数据集上做出了第一个实时的实例分割模型；二是对模型的各种表现进行了评估；此外还提出了比 NMS 算法更快的 Fast NMS；YOLACT 为了保证速度，设计了2个分支网络，并行地进行以下操作：1、Prediction Head 分支生成各候选框的类别 confidence、anchor 的 location 和 prot
在机器学习和深度学习中，模型的性能通常通过对测试集的精度评价来衡量。这能让我们知道模型在未见数据上的效果如何。在这篇博文中，我们将逐步探讨如何使用 Python 对测试集进行精度评价，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用。
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文章目录边缘检测评估指标一、边缘检测的具体评估指标二、目标检测分类中Precision（精确度）和Recall（召回率）的计算三、边缘检测任务中计算Precision和Recall代码中计算Precision和Recall四、边缘检测评估指标OIS、ODS、AP的计算1.PR曲线2.OIS-F值3.ODS-F值4.AP5.R50 边缘检测评估指标最近在研究边缘提取，复现了文章Richer Con
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2023-10-26 06:45:43
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目录一、多光谱影像处理1. 辐射定标 2.大气校正1. 需要准备一些数据:2.大气校正过程3、正射校正二、全色影像处理1. 辐射定标 2. 正射校正三、图像融合1.几何配准2.图像融合高分二号处理流程 全文根据此篇文章进行数据处理：tm影像辐射定标_高分二号影像数据预处理及裁剪过程本文中的操作与表述大部分来自于上述文章，处理过程作为上述文章的补充。打开.tif文件的方
预测（横）实际（纵）+-+tpfn-fptn准确率(Accuracy)\[accuracy=\frac{tp+tn}{tp+fp+tn+fn}
\]accuracy是最常见也是最基本的评价指标。但是，在二分类且正负样本不平衡的情况下，尤其是对于较少数样本类感兴趣时，accuracy基本无参考价值。如欺诈检测、癌症检测等，100个样例中，99个负例，1个正例。模型将任意样本都分为负例，accurac
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2024-07-23 18:09:19
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2011-01-06 20:15:00
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数据一个深度学习项目最好的初始状态是拥有漂亮的数据，但是一般情况下很难达到这种条件，往往需要根据自己项目的需求寻找相应的数据。对于目标检测项目来说，漂亮的数据应该是按照规范的标注。那么有数据却没有标注怎么办，我们推荐一款开源的标注工具 LabelImg ，有着方便的 GUI 界面，可以方便打开一个文件夹，对相应的图片做标注，标注完成以后，支持 PascalVOC 或者 YOLO 格式导出，非常的方
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2023-12-05 12:11:42
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• 当我们需要评估一个SLAM/VO算法的表现时，可以从时耗、复杂度、精度多个角度切入，其中对精度的评价是我们最关注的，这个过程中不可避免会遇到两个精度指标ATE和RPE。这两个evaluation metrics最早是在TUM数据集benchmark中定义的，应用非常广泛。
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2022-12-28 16:25:34
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