IoU、Accuracy、Precision、Recall区别

IoU、Accuracy、Precision、Recall区别_第1张图片

IoU=\frac{tp}{tp+fp+fn}

Accuracy=\frac{tp+tn}{tp+tn+fp+fn}

Precision=\frac{tp}{tp+fp}

Recall=\frac{tp}{tp+fn}

看图和公式,简洁清晰,绝对不会混淆,不多说了。(IoU--交并比;Accuracy--准确率;Precision--精确率;Recall--查全率、召回率)

评价神经网络的结果,可以考察以上关键指标。IoU或Accuracy比较直观地给出了综合性能;Precision和Recall常常要放在一起评估神经网络,否则单独把Precision或者Recall做高是非常容易的(通过牺牲另一项指标)。好的神经网络要平衡好Precision和Recall。

 

 

 

 

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