目标检测准确率 识别准确率 漏检率 虚警率
时间: 2023-10-22 11:05:59 浏览: 337
使用FDDB数据集测试自己的人脸框架的准确率的实现代码
在目标检测中,准确率等同于精确度。精确度(Precision)是指在所有判断为正例的样本中,真正为正例的比例。根据的引用,精确度可以计算为 TP/(TP+FP)。而准确率(Accuracy)则表示判断正确的样本比例,可以计算为(TP+TN)/(P+N)。
对于目标检测的准确率和识别准确率,由于引用中提到在一般的目标检测中没有负例,所以准确率即为精确度。而识别准确率与目标检测准确率相同。
漏检率是指漏掉的正例所占比率,可以通过计算召回率(Recall)的补数得到。召回率表示在所有正例中被判断为正例的比例,可以计算为 TP/P。所以漏检率可以计算为 1 - Recall。
虚警率是指错误判断为正例的概率,即虚假正例所占的比率。可以通过计算精确度的补数得到,即 1 - Precision。
所以,目标检测的准确率和识别准确率等同于精确度,漏检率可以计算为 1 - 召回率,虚警率可以计算为 1 - 精确度。
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