在我们讨论计算机视觉检测任务的召回率时，为什么常常提及一个阈值

在计算机视觉检测任务中，召回率（recall）是指模型正确检测出的目标数与实际目标数的比值。而在计算召回率时，常常需要设置一个阈值。这是因为，在目标检测任务中，模型通常会输出一些可能包含目标的检测框或区域，但这些检测结果并不一定都是正确的。因此，需要通过设置阈值来筛选出高质量的检测结果，从而计算模型的召回率。

具体地说，阈值可以用来控制模型输出的检测框或区域的置信度分数。通常情况下，置信度分数越高的检测框或区域越有可能包含目标，因此可以通过设置一个较高的阈值，只保留置信度分数较高的检测结果，从而提高召回率。但如果阈值设置得过高，可能会导致一些真实目标被漏检，因此需要根据具体情况选择合适的阈值来计算召回率。

相关问题

什么是计算机视觉任务中的召回率

在计算机视觉任务中，召回率是指模型能够正确检测出所有真正的目标数量与总实际目标数量的比率。具体来说，召回率是指在所有真实正例中，模型正确识别出的正例占比。召回率是衡量模型检测能力的重要指标之一，它告诉我们模型能够识别多少真正的目标，是一个模型检测能力的重要度量。在一些重要的计算机视觉任务中，如目标检测和人脸识别等，高召回率至关重要，因为在这些任务中漏检可能会导致严重的后果。

目标检测如何计算召回率_计算机视觉：目标检测 推理与评测

目标检测的召回率是指在所有真实目标中，有多少被检测出来了。计算召回率需要进行以下步骤：

1. 对于每个真实目标，在所有检测结果中找到与之最匹配的检测结果，判断是否匹配成功。可以使用IoU（Intersection over Union）来判断匹配成功的阈值。

2. 统计所有匹配成功的检测结果数量。

3. 将匹配成功的检测结果数量除以所有真实目标的数量，得到召回率。

公式如下：

召回率 = 匹配成功的检测结果数量 / 所有真实目标的数量

其中，匹配成功的检测结果需要满足IoU大于等于设定的阈值。常见的阈值为0.5或0.7。

需要注意的是，在计算召回率时，应该只考虑正样本（即真实目标），而忽略负样本（即未匹配到真实目标的检测结果）。因为负样本的召回率是无意义的。