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  • 参考以下链接: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.precision_score.html
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  • 多分类 & 多标签 准确度计算

    千次阅读 2018-09-11 12:45:15
    多标签 V/S 多分类 多类分类(Multiclass classification): 表示分类任务中有多个类别, 比如对一堆水果图片分类, 它们可能是橘子、苹果、梨等. 多类分类是假设每个样本都被设置了一个...按上述方法计算出来的交叉熵。

    多标签 V/S 多分类

    多类分类(Multiclass classification):表示分类任务中有多个类别, 比如对一堆水果图片分类, 它们可能是橘子、苹果、梨等. 多类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签: 一个水果可以是苹果或者梨, 但是同时不可能是两者

    1. 每个实例仅分配一个类别
    2. 使用softmax系列损失函数
      softmax是张量中向量与向量间的运算。其中labels参数的shape=(None,num_classes),即one-hot表示。输出是shape=(None,)的交叉熵向量,即None个概率向量对的交叉熵构成的向量。

    多标签分类(Multilabel classification): 给每个样本一系列的目标标签. 可以想象成一个数据点的各属性不是相互排斥的(一个水果既是苹果又是梨就是相互排斥的), 比如一个文档相关的话题. 一个文本可能被同时认为是宗教、政治、金融或者教育相关话题.
    1. 每个实例可以分配多个类别
    2. 使用sigmoid系列损失函数
    sigmoid是张量中标量与标量间的运算。求的是两点分布B(1,z)和两点分布B(1, σ σ )之间的交叉熵。若sigmoid的labels和logits是相同shape的张量,输出结果则是与labels和logits有相同shape的张量。张量的每个元素都是labels和logits相对的值
    按上述方法计算出来的交叉熵。

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  • boundingRectWithSize计算高度不准确

    万次阅读 2015-03-21 17:20:49
    新api计算高度不准确时,请注意参数问题, options,attributes CGRect rect= [str boundingRectWithSize:CGSizeMake(100, MAXFLOAT) options:NSStringDrawingUsesLineFragmentOrigin|...
    新api计算高度不准确时,请注意参数问题, 
    

    options,attributes

    CGRect rect= [str boundingRectWithSize:CGSizeMake(100, MAXFLOAT) options:NSStringDrawingUsesLineFragmentOrigin|NSStringDrawingUsesFontLeading attributes:@{NSFontAttributeName:[UIFont systemFontOfSize:20.0]} context:nil];

    其中,options 参数请使用: NSStringDrawingUsesLineFragmentOrigin  NSStringDrawingUsesFontLeading

    设置两个枚举,不要设置一个。

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  • 训练完目标检测模型之后,需要评价其性能,在不同的阈值下的准确度是多少,有没有漏检,在这里基于IoU(Intersection over Union)来计算。   希望能提供一些思路,如果觉得有用欢迎赞我表扬我~   IoU的值可以...

    训练完目标检测模型之后,需要评价其性能,在不同的阈值下的准确度是多少,有没有漏检,在这里基于IoU(Intersection over Union)来计算。

     

    希望能提供一些思路,如果觉得有用欢迎赞我表扬我~

     

    IoU的值可以理解为系统预测出来的框与原来图片中标记的框的重合程度。系统预测出来的框是利用目标检测模型对测试数据集进行识别得到的。

    计算方法即检测结果DetectionResult与GroundTruth的交集比上它们的并集,如下图: 

    蓝色的框是:GroundTruth

    黄色的框是:DetectionResult

    绿色的框是:DetectionResult ⋂GroundTruth

    红色的框是:DetectionResult ⋃GroundTruth

     

     

    这里写图片描述

     

    基本思路是先读取原来图中标记的框信息,对每一张图,把所需要的那一个类别的框拿出来,与测试集上识别出来的框进行比较,计算IoU,选择最大的值作为当前框的IoU值,然后通过设定的阈值(漏检0, 0.3, 0.5, 0.7)来进行比较统计,最后得到每个阈值下的所有的判定为正确检测(IoU值大于阈值)的框的数量,然后与原本的标记框的数量一起计算准确度。

    其中计算IoU的时候是重新构建一个背景为0的图,设定框所在的位置为1,分别利用原本标注的框和测试识别的框来构建两个这样的图,两者相加就能够让重叠的部分变成2,于是就可以知道重叠部分的大小(交集),从而计算IoU。

    构建代码如下:

    #读取txt-标准txt为基准-分类别求阈值-阈值为0. 0.3 0.5 0.7的统计
    import glob
    import os
    import numpy as np
    
    #设定的阈值
    threshold1=0.3
    threshold2=0.5
    threshold3=0.7
    
    #阈值计数器
    counter0=0
    counter1=0
    counter2=0
    counter3=0
    
    stdtxt=''#标注txt路径
    testtxt=''#测试txt路径
    
    txtlist=glob.glob(r'%s\*.txt' %stdtxt)#获取所有txt文件
    for path in txtlist:#对每个txt操作
        
        txtname=os.path.basename(path)[:-4]#获取txt文件名
        label=1
        eachtxt=np.loadtxt(path)  #读取文件
        for line in eachtxt:
            if line[0]==label:
                #构建背景为0框为1的图
                map1=np.zeros((960,1280))
                map1[line[2]:(line[2]+line[4]),line[1]:(line[1]+line[3])]=1
                
                testfile=np.loadtxt(testtxt + txtname + '.txt')
                c=0
                iou_list=[]#用来存储所有iou的集合
                for tline in testfile:#对测试txt的每行进行操作
                    if tline[0]==label:
                        c=c+1
                        map2=np.zeros((960,1280))
                        map2[tline[2]:(tline[2]+tline[4]),tline[1]:(tline[1]+tline[3])]=1
                        map3=map1+map2
                        a=0
                        for i in map3:
                            if i==2:
                                a=a+1
                        iou=a/(line[3]*line[4]+tline[3]*tline[4]-a)#计算iou
                        iou_list.append(iou)#添加到集合尾部
                        
                threshold=max(iou_list)#阈值取最大的
                #阈值统计
                if threshold>=threshold3:
                    counter3=counter3+1
                elif threshold>=threshold2:
                    counter2=counter2+1
                elif threshold>=threshold1:
                    counter1=counter1+1
                elif threshold<threshold1:#漏检
                    counter0=counter0+1
                

     

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  • 在致力于实现边缘 AI 全球领导者的征程上,地平线始终坚持...尽管最先进的行人检测器已在无遮挡行人上取得了超过 90% 的准确率,但在严重遮挡行人检测上依然无法达到满意的效果。究其根源,主要存在以下两个难点: 1..
  • 对于深度卷积神经网络而言,准确度计算成本往往难以得兼,研究界也一直在探索通过模型压缩或设计新型高效架构来解决这一问题。印度理工学院坎普尔分校的一篇 CVPR 论文则给出了一个新的思路——使用异构的卷积过滤...
  • 准度(准确度)和精度(精密度)

    千次阅读 2020-12-09 10:11:46
    准度:准确度,指测量值和实际值有多相近。 精度:精密度或精确度,指多个测量值互相之间有多相近。 如射箭例子: 1、精密度高,不一定准确度高,如果存在“偏差或误差”,测量值可能全部都是错误的。 ...
  • 使用numpy计算准确

    千次阅读 2020-04-08 15:47:08
    准确率即预测正确个数占所有样本的比例,代码如下(数组中一行代表一个样本) import numpy preds = numpy.array([[1, 2, 3, 4], [2, 2, 1, 1]]) true = numpy.array([[1, 2, 3, 4], [2, 2, 2, 1]]) correct_pr...
  • 推荐算法有两种准确度评价指标:

    千次阅读 2018-01-10 16:01:35
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  • 电路设计之闭环带宽与准确度

    千次阅读 2012-02-22 14:48:40
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  • GPS定位准确度CEP、RMS

    千次阅读 2019-02-11 14:44:35
    CEP和RMS是GPS的定位准确度(俗称精度)单位,是误差概率单位。就拿2.5M CEP说吧,意思是以2.5M为半径画圆,有50%的点能打在圆内,也就是说,GPS定位在2.5M精度的概率是50%,相应的RMS(66.7%)2DRMS(95%)。当然很多...
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  • 准确率的计算

    千次阅读 2015-06-11 15:34:10
    准确率的计算: 1.先看这个label 在groudtruth 相应的目录下有没有,如果有,那么我们算box 的重合如果在50% 以上我们认为这是一个正确的标注。 2。如果这个标注在groundtruth 里面...根据公式计算准确率和recal 。
  • 13.影响预测准确度的因素

    千次阅读 2018-04-08 19:00:09
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  • sklearn计算准确率、精确率、召回率、F1 score

    万次阅读 多人点赞 2019-03-06 16:27:26
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  • Tensorflow计算分类准确

    千次阅读 2019-07-04 09:21:55
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    千次阅读 2018-09-06 15:00:24
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  • 8个提高机器学习模型准确度的方法

    千次阅读 2016-01-19 14:54:47
    8个经过证实的方法:提高机器学习模型的准确率 2016-01-18 Sunil Ray 数据挖掘与数据分析 点击上方“数据工匠”可以订阅哦! 导语 提升一个模型的表现有时很困难。如果你们曾经纠结于相似的问题...

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如何提升计算准确度