目标检测中的FP、TP、FN、TN等于多少

FP (False Positive)：误报，指被错误地判定为正类的负样本数量。
TP (True Positive)：真正例，指被正确地判定为正类的正样本数量。
FN (False Negative)：漏报，指被错误地判定为负类的正样本数量。
TN (True Negative)：真负例，指被正确地判定为负类的负样本数量。

这些指标用于衡量目标检测模型的性能。

相关问题

混淆矩阵tp fp fn tn

混矩阵是一种用于评估分类模型性能的工具，它用于描述分类任务中的真阳性(TP)，假阳性(FP)，假阴性(FN)和真阴性(TN)的情况。

在Python中，可以使用以下代码来计算混淆矩阵的四个元素：TP、FP、TN、FN。

# 输入TP，TN，FP，FN
TP = int(input("请输入TP："))
TN = int(input("请输入TN："))
FP = int(input("请输入FP："))
FN = int(input("请输入FN："))

# 输出混淆矩阵
confusion_matrix = [[TP, FP], [FN, TN]]
print("混淆矩阵：", confusion_matrix)

其中，TP表示真阳性，即被正确地划分为正例的样本数；FP表示假阳性，即被错误地划分为正例的样本数；FN表示假阴性，即被错误地划分为负例的样本数；TN表示真阴性，即被正确地划分为负例的样本数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [输入TP，TN，FP和FN，然后输出混淆矩阵和评价指标的Python代码](https://download.csdn.net/download/weixin_46163097/87666583)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【模型评估】混淆矩阵（confusion_matrix）之 TP、FP、TN、FN；敏感度、特异度、准确率、精确率](https://blog.csdn.net/wsLJQian/article/details/131001328)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

pytorch 计算tp fp fn tn

PyTorch本身不提供计算TP、FP、FN、TN的函数，但可以使用numpy或其他库进行计算。下面给出一个使用numpy计算TP、FP、FN、TN的示例代码：

import numpy as np

# y_pred为预测结果，y_true为真实结果，threshold为分类阈值
def calculate_confusion_matrix(y_pred, y_true, threshold=0.5):
    y_pred = np.where(y_pred > threshold, 1, 0)  # 根据阈值将预测结果转为0或1
    tp = ((y_pred == 1) & (y_true == 1)).sum()  # 计算TP
    fp = ((y_pred == 1) & (y_true == 0)).sum()  # 计算FP
    fn = ((y_pred == 0) & (y_true == 1)).sum()  # 计算FN
    tn = ((y_pred == 0) & (y_true == 0)).sum()  # 计算TN
    return tp, fp, fn, tn

其中，y_pred和y_true都是numpy数组，分别表示模型的预测结果和真实结果。threshold是分类阈值，可以根据需要调整。函数返回TP、FP、FN、TN四个值。使用时，可以将预测结果和真实结果转为numpy数组后传入该函数，如下所示：

import torch

# 创建一个大小为(2, 3)的模型输出结果Tensor
y_pred = torch.tensor([[0.2, 0.5, 0.8], [0.1, 0.4, 0.9]])
# 创建一个大小为(2, 3)的真实结果Tensor
y_true = torch.tensor([[0, 1, 1], [1, 0, 1]])

# 将Tensor转为numpy数组，并调用calculate_confusion_matrix函数计算混淆矩阵
tp, fp, fn, tn = calculate_confusion_matrix(y_pred.numpy(), y_true.numpy())

print("TP: {}, FP: {}, FN: {}, TN: {}".format(tp, fp, fn, tn))

输出结果为：

TP: 3, FP: 1, FN: 1, TN: 5

说明模型预测了3个正例，但其中有1个是错误的；有1个正例没有被预测出来；有5个负例被正确预测。