score threhold

Score threshold refers to a minimum score that must be achieved by a prediction or result in order to be considered valid or useful. In machine learning, score thresholds are often used in classification tasks to determine whether a prediction belongs to a particular class or not. For example, if the score threshold for a binary classification problem is set to 0.5, any prediction with a score of 0.5 or higher would be considered a positive result, while any prediction with a score below 0.5 would be considered negative. Score thresholds can be adjusted based on the specific needs and requirements of a particular task.

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$ python demo.py -h usage: demo.py [-h] [--model {alike-t,alike-s,alike-n,alike-l}] [--device DEVICE] [--top_k TOP_K] [--scores_th SCORES_TH] [--n_limit N_LIMIT] [--no_display] [--no_sub_pixel] input ALike Demo. positional arguments: input Image directory or movie file or "camera0" (for webcam0). optional arguments: -h, --help show this help message and exit --model {alike-t,alike-s,alike-n,alike-l} The model configuration --device DEVICE Running device (default: cuda). --top_k TOP_K Detect top K keypoints. -1 for threshold based mode, >0 for top K mode. (default: -1) --scores_th SCORES_TH Detector score threshold (default: 0.2). --n_limit N_LIMIT Maximum number of keypoints to be detected (default: 5000). --no_display Do not display images to screen. Useful if running remotely (default: False). --no_sub_pixel Do not detect sub-pixel keypoints (default: False).什么意思

这是一个 Python 脚本的帮助信息。这个脚本用于展示 ALike 模型在输入图像中检测关键点的效果。下面是一些参数的解释：

- `input`: 输入图像的路径，可以是一个图像文件、一个视频文件或者 "camera0"（表示使用摄像头）。
- `--model`: 模型的配置。有四个可选项：alike-t、alike-s、alike-n、alike-l。
- `--device`: 运行设备，默认为 CUDA。
- `--top_k`: 检测到的关键点数量。-1 表示使用阈值模式，>0 表示使用 top K 模式，默认值为 -1。
- `--scores_th`: 关键点检测器的阈值，默认为 0.2。
- `--n_limit`: 最大关键点数量，默认为 5000。
- `--no_display`: 是否在屏幕上显示图像，默认为 False。
- `--no_sub_pixel`: 是否检测亚像素级别的关键点，默认为 False。

解释下面这段代码，并说明哪些参数是可调整的：def adjust_predicts(score, label, threshold, pred=None, calc_latency=False): """ Calculate adjusted predict labels using given `score`, `threshold` (or given `pred`) and `label`. Args: score (np.ndarray): The anomaly score label (np.ndarray): The ground-truth label threshold (float): The threshold of anomaly score. A point is labeled as "anomaly" if its score is lower than the threshold. pred (np.ndarray or None): if not None, adjust `pred` and ignore `score` and `threshold`, calc_latency (bool): Returns: np.ndarray: predict labels Method from OmniAnomaly (https://github.com/NetManAIOps/OmniAnomaly) """ if label is None: predict = score > threshold return predict, None if pred is None: if len(score) != len(label): raise ValueError("score and label must have the same length") predict = score > threshold else: predict = pred actual = label > 0.1 anomaly_state = False anomaly_count = 0 latency = 0 for i in range(len(predict)): if any(actual[max(i, 0) : i + 1]) and predict[i] and not anomaly_state: anomaly_state = True anomaly_count += 1 for j in range(i, 0, -1): if not actual[j]: break else: if not predict[j]: predict[j] = True latency += 1 elif not actual[i]: anomaly_state = False if anomaly_state: predict[i] = True if calc_latency: return predict, latency / (anomaly_count + 1e-4) else: return

该函数用于调整预测标签，基于给定的分数 `score`、阈值 `threshold`（或给定的预测值 `pred`）和真实标签 `label`。 如果一个点的分数低于阈值，则将其标记为“异常”点。

参数 `score`、`label` 和 `threshold` 都是可调整的。

参数说明：
- `score`：np.ndarray 类型，表示每个时间步的异常分数；
- `label`：np.ndarray 类型，表示每个时间步的真实标签；
- `threshold`：float 类型，表示异常分数的阈值。如果一个点的分数低于阈值，则将其标记为“异常”点；
- `pred`：np.ndarray 类型或者 None，表示是否给定预测值，如果给定，会忽略 `score` 和 `threshold`；
- `calc_latency`：bool 类型，表示是否计算延迟。

该函数首先判断是否有真实标签 `label`，如果没有，则直接通过阈值 `threshold` 对异常分数 `score` 进行预测，并返回预测标签和延迟。如果有真实标签，则通过阈值 `threshold` 或预测值 `pred` 对异常分数 `score` 进行预测，并根据实际情况对预测标签进行调整，最终返回调整后的标签和延迟。

其中 `actual` 表示真实标签中大于 0.1 的标签，`anomaly_state` 表示当前是否处于异常状态，`anomaly_count` 表示异常的数量，`latency` 表示延迟的数量。

该函数中可调整的参数是 `score`、`label` 和 `threshold`。